Maximum-Likelihood-Methode mit Normalverteilung |
| 12.07.2019, 15:28 | nnb1611 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| Maximum-Likelihood-Methode mit Normalverteilung Hallo, ich soll aus folgenden Daten (Ergebnisse können als Werte einer normalverteilten Zufallsgröße angesehen werden) eine Schätzung für den Erwartungswert und die Streuung dieser Verteilung mithilfe der Maximum-Likeli-Methode abgeben: x1: 3 x2: -1 x3: 0 x4: 5 x5: 1 x6: -2 x7: -7 x8: 0 x9: 1 x10: -1 Meine Ideen: - keine - Ich weiß lediglich wie die allgemeine Formel für die Normal-Verteilung aussieht. |
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| 12.07.2019, 15:56 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
RE: Maximum-Likelihood-Methode mit Normalverteilung
Wie ist das prinzipielle Vorgehen zur Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood-Methode? Das solltest du auch wissen! |
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| 15.07.2019, 11:25 | nnb1611 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Hallo, vielen Dank erstmal für deine Antwort. Ich begreife das Thema leider gar nicht und kann auch niemanden danach fragen. Das Internet und meine Studienhefte helfen mir auch nicht, da, besonders das Internet, derartig komplizierte Beispiele liefert. Ich glaube, dass diese Übungsaufgabe vom Niveau gar nicht so schwer ist (wenn man es versteht) und ich hatte gehofft, anhand einer (detaillierten) Lösung von euch das Vorgehen besser zu verstehen. |
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| 15.07.2019, 11:44 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Gehen wir mal schrittweise vor. Ausgangspunkt der Methode ist die Likelihoodfunktion, oft auch einfach Likelihood genannt. Wenn man von einer stetigen Zufallsgröße mit Dichte Daten hat, wie sieht dann die Likelihoodfunktion aus? Das ist eine Definitionsfrage. Man muss es wissen oder nachschlagen. |
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