Discusión:Verosimilitud marginal

Quería aprender de esta página. Muy desconcertante: En la sección de Conceptos hay ecuaciones incluidas pero en ningún lado se define, se discute o se explica. -- Janlo (discusión) 10:23 7 nov 2022 (UTC) [ responder ] ${\displaystyle \alpha }$

El muestreo de Gibbs es un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov. Por lo tanto, es posible que sea necesario reformular la última oración.

En la primera ecuación no se define x, ni tampoco el uso del punto y coma. No encuentro otra página de Wikipedia sobre probabilidad que utilice el punto y coma en este contexto. Consulta [1] para obtener una explicación más detallada.

Comentario del Dr. Zhang sobre este artículo

El Dr. Zhang revisó esta página de Wikipedia y nos proporcionó los siguientes comentarios para mejorar su calidad:

Es muy bueno.

Esperamos que los wikipedistas de esta página de discusión puedan aprovechar estos comentarios y mejorar la calidad del artículo en consecuencia.

El Dr. Zhang ha publicado una investigación académica que parece ser relevante para este artículo de Wikipedia:

• Referencia : Song Li y Mervyn J. Silvapulle y Param Silvapulle y Xibin Zhang, 2012. "Enfoques bayesianos para la estimación no paramétrica de densidades en el intervalo unitario", Monash Econometrics and Business Statistics Working Papers 3/12, Universidad de Monash, Departamento de Econometría y Estadística Empresarial.

ExpertIdeasBot ( discusión ) 16:25 19 may 2016 (UTC) [ responder ]

Verosimilitud marginal frecuentista

El siguiente pasaje es problemático, porque sugiere que se puede dar una distribución para un parámetro en las estadísticas frecuentistas, lo que no es el caso:

En las estadísticas clásicas ( frecuentistas ), el concepto de verosimilitud marginal aparece en cambio en el contexto de un parámetro conjunto , donde es el parámetro de interés real y es un parámetro de molestia no interesante . Si existe una distribución de probabilidad para , a menudo es deseable considerar la función de verosimilitud solo en términos de , marginando : ${\displaystyle \theta =(\psi ,\lambda )}$ ${\displaystyle \psi }$ ${\displaystyle \lambda }$ ${\displaystyle \lambda }$ ${\displaystyle \psi }$ ${\displaystyle \lambda }$ ${\displaystyle {\mathcal {L}}(\psi ;\mathbf {X} )=p(\mathbf {X} \mid \psi )=\int _{\lambda }p(\mathbf {X} \mid \lambda ,\psi )\,p(\lambda \mid \psi )\ \operatorname {d} \!\lambda }$

AVM2019 ( discusión ) 17:56 3 febrero 2023 (UTC) [ responder ]

En una nota relacionada, "verosimilitud marginal" significa algo diferente en las estadísticas frecuentistas, que tiene que ver con la factorización de verosimilitud (busque en Google "verosimilitud condicional"), no con la integración con respecto a una anterior. Veo en el historial de edición que las primeras versiones del artículo dejaban en claro que se trata del concepto bayesiano. Más tarde, alguien con más confianza que conocimiento vino y dijo, cito textualmente, "este es el mismo concepto en las estadísticas frecuentistas y bayesianas", enlace a la edición. Es por eso que estamos teniendo un lío en este momento. AVM2019 ( discusión ) 18:25 3 feb 2023 (UTC) [ responder ]