Maximum Likelihood <-> Modus |
18.04.2016, 17:37 | Lokilicious | Auf diesen Beitrag antworten » |
Maximum Likelihood <-> Modus leider verstehe ich das Prinzip noch nicht ganz.. Nehmen wir eine Verteilung, z.B. die Binomialverteilung. Mit der "Maximum-Likelihood-Methode" gelange ich zu jenem Parameter p, für den die Verteilung von (bereits vorliegenden!) beobachteten Daten am plausibelsten erscheint. Im Falle der Binomialverteilung ist das die relative Häufigkeit, also k/n = p. Der Modus ist nun der Wert mit der größten Wahrscheinlichkeit. Das bedeutet dann also, dass ein Parameter p bereits vorgegeben ist und ich nach jenem/jenen k suche, für die die Wahrscheinlichkeitsfunktion maximal wird? Wenn ich da mal das Ergebnis der ML-Methode nehme und p = k/n setze, dann ist der Modus gleich ? Das wäre dann bei k = 0? Oder habe ich da eben irgendeinen Unsinn fabriziert? |
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