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作者 gais 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共21則

限定看板：Statistics

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[ Statistics ]12 留言, 推噓總分: +3

作者: gais - 發表於 2013/07/17 03:18(11年前)

2^F→gais:不是耶只是單純算likelihood function ，看誰算出來的值比07/17 09:32

3^F→gais:較大07/17 09:32

4^F→gais:想知道說哪個模型的likelihood function比較大而已07/17 09:34

5^F→gais:應該也算是要找最佳參數吧看誰估計的結果比較好07/17 10:11

8^F→gais:lse 是最小平方法07/17 13:13

11^F→gais:所以說我可以用最小平方法所估計出來的參數放至model內07/17 19:51

12^F→gais:去計算他們的likelihood function 請問是這個意思嗎07/17 19:51

[ Statistics ]22 留言, 推噓總分: +2

作者: gais - 發表於 2013/07/03 12:26(11年前)

2^F→gais:請問母數是指母體的平均數之類的嗎？07/03 13:00

3^F→gais:不好意思可以假設我已經有母體的Raw data了07/03 13:09

10^F→gais:感謝樓上的回應，所以我可以用樣本估計的方法取得某分配的07/05 19:44

11^F→gais:數，然後利用parametric bootstrapping 的方式來產生隨機07/05 19:45

12^F→gais:亂數，最後左右各取 2.5%來當作95%的預測區間07/05 19:46

13^F→gais:請問我這樣的理解有錯嗎？謝謝你的熱心回應07/05 19:46

14^F→gais:後來上網查了資料後，瞭解到我知道分配的參數後就可以用07/16 22:20

15^F→gais:parametric bootstrapping 去隨機產生亂數07/16 22:20

16^F→gais:但想問一下因為我的model 他是非對稱式的，不能用常態分配07/16 22:21

17^F→gais:的方法去算預測區間，想請問一下大家這個時候我要怎麼去取07/16 22:21

18^F→gais:預測區間謝謝大家07/16 22:21

22^F→gais:嗯嗯對我不用管他是否對稱謝謝樓上的回答07/19 14:17

[ Statistics ]12 留言, 推噓總分: +1

作者: gais - 發表於 2012/09/19 17:22(11年前)

8^F→gais:那請問一下如果是非對稱型的機率分布的話需要考慮哪些呢？09/19 21:50

[ Statistics ]7 留言, 推噓總分: 0

作者: gais - 發表於 2012/06/03 02:57(12年前)

7^F→gais:謝謝樓上這樣我比較有概念了09/19 17:36

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