Що таке THE LIKELIHOOD FUNCTION Українською - Українська переклад

• функція правдоподібності
• функцію правдоподібності
• функції правдоподібності

Приклади вживання The likelihood function Англійська мовою та їх переклад на Українською

The likelihood function is not a probability function..
Функція правдоподібності не є функцією густини ймовірності.

For simple models, an analytical formula for the likelihood function can typically be derived.
Для простих моделей формулу функції правдоподібності зазвичай може бути виведено аналітично.

The likelihood function for estimating the probability of a coin landing heads-up without prior knowledge after observing HH.
Функція правдоподібності для оцінки ймовірності випадіння монети аверсом(H) без попереднього знання після спостереження HH.

If you pick 4 or more tickets, the likelihood function has a well defined standard deviation too.
Якщо ви берете 4 або більше квитків, то функція правдоподібності має також і строго визначене стандартне відхилення.

It can be seen that is monotonically increasing with xm, that is, the greater the value of xm, the greater the value of the likelihood function.
Монотонно зростає із зростанням xm, таким чином, чим більшим є значення xm, тим більшим буде значення функції правдоподібності.

Considered as a function of θ, is called the likelihood function(of θ, given the outcome x of X).
Що розглядається як функція від θ, називається функцією правдоподібності(θ для заданого виходу x змінної X).

When the likelihood function depends on many parameters, depending on the application, we might be interested in only a subset of these parameters.
Коли функція правдоподібності залежить від багатьох параметрів, у залежності від застосування, нас може цікавити лише підмножина цих параметрів.

The use of the probability density instead of a probability in specifying the likelihood function above may be justified in a simple way.
Застосування густини імовірності замість імовірності у визначенні функції правдоподібності вище може бути пояснено простим чином.

If you pick 3 or more tickets, the likelihood function has a well defined mean value, which is larger than the maximum likelihood estimate.
Якщо ви берете 3 або більше квитків, то функція правдоподібності має строго визначене середнє значення, що є більшим за оцінку максимальної правдоподібності..

In 1984, Peter Diggle and Richard Gratton suggested using a systematic simulation scheme to approximate the likelihood function in situations where its analytic form is intractable[2].
У 1984 році Пітер Дігл[en](англ. Peter Diggle) та Річард Греттон(англ. Richard Gratton)[2] запропонували застосовувати схему систематичної симуляції для наближення функції правдоподібності, коли її аналітична форма є непіддатливою.

All ABC-based methods approximate the likelihood function by simulations, the outcomes of which are compared with the observed data.
Всі методи на основі ПБО наближують функцію правдоподібності шляхом симуляцій, виходи яких порівнюють зі спостережуваними даними.

The use of an uninformative prior typically yields results which are not too different from conventional statistical analysis, as the likelihood function often yields more information than the uninformative prior.
У задачах оцінки параметрів використання неінформативного апріорного зазвичай дає результати, що не надто відрізняються від звичайного статистичного аналізу, оскільки функція правдоподібності часто видає більше інформації, ніж неінформативне апріорне.

Then, recalling that the likelihood function is defined up to a multiplicative constant, it is just as valid to say that the likelihood function is approximately.
Тоді, пригадуючи, що функцію правдоподібності визначено з точністю до мультиплікативної сталої, так само вірно буде сказати, що функція правдоподібності є приблизно.

However, for more complex models, an analytical formula might be elusive or the likelihood function might be computationally very costly to evaluate.
Однак для складніших моделей аналітична формула може бути невиразною, або оцінка функції правдоподібності може бути дуже витратною обчислювально.

The likelihood function is a function of the evidence, E{\displaystyle\textstyle E}, while the posterior probability is a function of the hypothesis, H{\displaystyle\textstyle H}.
Функція правдоподібності є функцією від свідчення, E{\displaystyle \textstyle E}, тоді як апостеріорна ймовірність є функцією від гіпотези, H{\displaystyle\textstyle H}.

Then, on considering the lengths of the intervals to decrease to zero, the likelihood function for a observation from the discrete component is.
Тоді, за розгляду зменшення довжин відрізків до нуля, функція правдоподібності для спостереження з дискретної складової є.

The outcome of the ABC rejection algorithm is a sample of parameter values approximately distributed according to the desired posterior distribution, and, crucially, obtained without the need of explicitly evaluating the likelihood function(Figure 1).
Виходом алгоритму відхилення ПБО є вибірка значень параметрів, розподілена приблизно відповідно до бажаного апостеріорного розподілу, та, найголовніше, отримана без потреби явного обчислення функції правдоподібності мал.

Thus, AIC rewards goodness of fit(as assessed by the likelihood function), but it also includes a penalty that is an increasing function of the number of estimated parameters.
Отже, ІКА винагороджує пристосованість(за оцінкою функції правдоподібності), але також включає штраф, що є висхідною функцією числа оцінюваних параметрів.

The fact that the likelihood function can be defined in a way that includes contributions that are not commensurate(the density and the probability mass) arises from the way in which the likelihood function is defined up to a constant of proportionality, where this"constant" can change with the observation x, but not with the parameter θ.
Той факт, що функцію правдоподібності може бути визначено в спосіб, що включає не порівнянні внески(густина та маса ймовірності), випливає зі способу її визначення, в якому функцію правдоподібності визначено до сталої пропорційності, де ця«стала» може змінюватися зі спостереженням x, але не з параметром θ.

Assuming that it is possible to distinguish an observation corresponding to one of the discrete probability masses from one which corresponds to the density component, the likelihood function for an observation from the continuous component can be dealt with as above by setting the interval length short enough to exclude any of the discrete masses.
За припущення, що можливо розрізняти спостереження, що відповідає одній з цих дискретних мас імовірності, від того, що відповідає складовій густини, функцію правдоподібності для спостереження з неперервної складової можна розглядати як наведену вище, шляхом встановлення довжини відрізку достатньо короткою для виключення будь-яких дискретних мас.

In all model-based statistical inference, the likelihood function is of central importance, since it expresses the probability of the observed data under a particular statistical model, and thus quantifies the support data lend to particular values of parameters and to choices among different models.
В усіх методах статистичного висновування на основі моделей центральне значення має функція правдоподібності, оскільки вона виражає ймовірність спостережуваних даних згідно певної статистичної моделі, і таким чином кількісно оцінює дані, що підтримують певні значення параметрів та обирання серед різних моделей.

In many cases, the likelihood is a function of more than one parameter but interest focuses on the estimation of only one, or at most a few of them, with the others being considered as nuisance parameters.
В багатьох випадках правдоподібність є функцією більш ніж одного параметру, але інтерес зосереджується на оцінці лише одного, або щонайбільше декількох з них, з розглядом інших як завадних параметрів.

The negative log likelihood function is.
Рештою функцій густини ймовірності є.

Named II, it represents the logarithmic function of the likelihood.
Функцію ln(L) називають логарифмічною функцією правдоподібності.

This likelihood function is not a probability distribution, because the total.
Ця функція правдоподібності не є розподілом імовірності, оскільки сума.

Is a convergent series, and so this likelihood function can be normalized into a probability distribution.
Є збіжним рядом[en], і тому цю функцію правдоподібності може бути унормовано в розподіл імовірності.