Matstat エコノメトリックス マタン - ページ 10

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spiderman8811:

先生、できますよ。

意志＋人格＋経験＋型にはまらないアプローチ（難しすぎないこと）。

どうすればシステムを壊せるか、考えたことのある人はいるだろうか。

どのようなシステムですか？

私たちはかつてwarfaceを持っていましたが、禁止されたわけではなく、ただマ○がゲームの権利を買い、私たちがいた場所の上を切っただけです）。

トップゲームからBANされたのに、同じようにBANされるなんて。

 
Fast235:

システムとは？


ランダム

 
Доктор:
ドクター：

...SBで儲けられない ことを認めろ。悔い改めよ。そして、あなたはまともな社会に戻って歓迎されることでしょう )) 。

博士、私はあなたをとても尊敬しています。そして、心から忘れられないコミュニケーションをとってきた...。しかし、あなたはとてもとても愚かです。それを認めれば、私たちの関係は正常に戻るかもしれません。

 

そして、計量経済学、マットスタット、マタン（神よ、なんという名前！）について、私はオートマットを支持します。このナンセンスは、個人がプロセスの物理を把握した場合にのみ適用されます。そうでなければ、すべて無意味であり、注意を払う価値はない。

アーメン。

悪気はないんです。

 

もうひとつ。せっかちな声ではないですか？
なぜここに来てはぐらかすのか？

先生、全員ロボトミーにしてください。

 
Roman:

もうひとつ。せっかちな声ではないですか？
なんでここに閉じ込められてフラフラしてるんだ？

先生、全員ロボトミーにしてください。

誰に言ってるんだ、相棒？完全なキツツキ。まあ、私の知る限りでは、彼は自由です。やばくなったらシャドウを呼べ。もしかしたら、彼が助けに来てくれるかもしれない。

 
シャドウ・シャドウ・シャドウ
街のガムテープの上。
 
Aleksey Nikolayev:

やってみる)まず、尤度とはサンプリング分布の密度のことだと言っておこう。サンプルとパラメータの関数である。そこに実験で得られたサンプルの値を代入すると、パラメータの関数になる。この関数が最大になるようなパラメータ値を求め、その値を要求値（パラメータ値の推定値）として宣言する。

全体的にシンプルですが、サンプリングとは何か、つまり1つの単語が2つの異なる概念に使われていることを理解する必要があります。また、サンプリング密度とは何か、サンプルが独立した等分布の値のベクトルである場合の密度とは何かを知っておく必要があります。

トピックスターターからの要望で、最尤法の原理について続けます。簡潔にするために、英語表記のMLE（maximum likelihood estimation）を使うことにする。

1）「サンプル」という言葉の2つの異なる意味を区別することを学ばなければならない。1つは実験で得られた数値の集合、もう1つはランダムな数値の集合である。1つ目は、実際に存在する数字です。もう一つは、研究者がそれらの数値に適用しようとしている抽象的な確率モデル、つまり同じ実験数値の集合でも全く異なるモデルで見ることができることである。しかし、1つの数→1つの一変量確率変数という対応関係が常に存在するのです。10個の数値からなる実験ベクトルは、10個の確率変数のモデルでモデル化されなければならない。これらの確率変数がすべて等しく分布していたとしても、ちょうど10種類の確率変数になるのです。

2) 一組の確率変数に関する完全な情報は、その共同（多変量）分布に含まれる。そこからすべての小さな分布（私たちが通常扱う一変量分布も含む）を計算することができるのです。

定義によれば、尤度はこの結合分布の密度である。サイズNの標本では、数値N次元空間の数値関数である。その上、決定（推定）されるパラメータにも依存する。

その結果、この機能はどこから来るのだろうかという疑問が生じます。答えは「たまたま」です）、すべての多様な方法を網羅することは不可能だからです。

3) MLEの標準的なバリエーション。MLEの定義としてよく使われるが、適用範囲を狭めすぎている。標本中のすべての確率変数が、a) 独立で、b) 密度 p(x,a) を持つ同じ一変量分布を持っているという仮定が使われます（a は推定されるパラメータ）。すると尤度関数L=p(x1,a)*p(x2,a)*...*p(xn,a)、ここでnはサンプルサイズです。サンプル(第一義)をxに代入し、L=L(a)を求め、Lが最大となるamaxを探せばよい。なお、LL(a)=log(L(a))はL(a)の代わりに最大化できる。対数は単調関数であり、便利なことに積を加算に置き換えるからである。

例えば、指数 分布 p(x,a)=a*exp(-a*x), log(p(x,a))=log(a)-a*x, パラメータに対する微分 d(log(p,a))/da=1/a-x を考えてみましょう。したがって、1/a-x1+1/a-x2+...+1/a-xn=0→amax=n/(x1+x2+...+xn)という方程式を解けばよいことになる。

4) 次回は、MNCの代わりにモジュール和最小化法が得られることを説明します)

 

Roman:

先生、全員ロボトミーにしてください。

友人よ、我々はそれを試してみたが、うまくいかなかった。私としては、ここでなるべく失敗しないようにしたいと思います。

 
Alexander_K2:

博士、私はあなたを尊敬しています。そして、心から忘れられないコミュニケーションをとってきた...。しかし、あなたはとてもとても愚かです。認めれば、私たちの関係は元に戻るかもしれない。

患者さんの状態が悪ければ、その苦痛を和らげるために何でもする覚悟です。時には、拘束衣を少し解くこともあります。

作品を読ませていただきましたが、どんなにチックを操作してもシリーズの 根強さは変わらないことを実質的に証明されましたね。おめでとうございます。

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