Câu hỏi được gắn thẻ «maximum-likelihood»

một phương pháp ước tính các tham số của mô hình thống kê bằng cách chọn giá trị tham số tối ưu hóa xác suất quan sát mẫu đã cho.

1
Khi phân phối lấy mẫu thường xuyên không thể được hiểu là hậu nghiệm Bayes trong cài đặt hồi quy?
Các câu hỏi thực tế của tôi nằm trong hai đoạn cuối, nhưng để thúc đẩy chúng: Nếu tôi đang cố ước tính giá trị trung bình của một biến ngẫu nhiên theo phân phối Bình thường với phương sai đã biết, tôi đã đọc rằng đặt đồng phục trước …






4
Hàm khả năng tối đa cho phân phối kiểu hỗn hợp
Nói chung, chúng tôi tối đa hóa một chức năng L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ)L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) Trong đó là hàm mật độ xác suất nếu phân phối cơ bản là liên tục và hàm khối lượng xác suất (có tổng thay vì sản phẩm) nếu phân …



1
MLE của bất thường không bình thường khi ?
Giả sử có pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Mật độ của mẫu được rút ra từ quần thể này là do(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} Công cụ ước tính khả năng tối đa của có thể được suy ra làθθ\theta …



1
Tìm MVUE độc đáo
Câu hỏi này là từ Giới thiệu về Thống kê toán học Phiên bản thứ 6 của Robert Hogg, vấn đề 7.4.9 ở trang 38. Đặt là iid với pdf zero ở nơi khác, trong đó .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (a) Tìm mle củaθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (b) có đủ số liệu thống kê cho không? …



Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.