www.vorkurse.de
Ein Projekt von vorhilfe.de
Die Online-Kurse der Vorhilfe

E-Learning leicht gemacht.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Mitglieder · Teams · Forum · Wissen · Kurse · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Mathe-Vorkurse
  Status Organisatorisches
  Status Schule
    Status Wiederholung Algebra
    Status Einführung Analysis
    Status Einführung Analytisc
    Status VK 21: Mathematik 6.
    Status VK 37: Kurvendiskussionen
    Status VK Abivorbereitungen
  Status Universität
    Status Lerngruppe LinAlg
    Status VK 13 Analysis I FH
    Status Algebra 2006
    Status VK 22: Algebra 2007
    Status GruMiHH 06
    Status VK 58: Algebra 1
    Status VK 59: Lineare Algebra
    Status VK 60: Analysis
    Status Wahrscheinlichkeitst

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
Forum "Uni-Stochastik" - Maximum-Likelihood-Methode
Maximum-Likelihood-Methode < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Uni-Stochastik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Maximum-Likelihood-Methode: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 12:23 Mo 09.01.2012
Autor: MattiJo

Aufgabe
Sei [mm] (X_1; [/mm] ... ; [mm] X_n) [/mm] eine einfache Zufallsstichprobe. Bestimmen Sie mit der Maximum–Likelihood Methode
Punktschätzer für den Parameter [mm] \Theta, [/mm] falls [mm] X_i, [/mm] i=1, .... n die Dichte f(x; [mm] \Theta) [/mm] = [mm] \bruch{\Theta}{x^2} 1_{[\Theta, \infty)}(x), \Theta [/mm] > 0 bzw. die Dichte [mm] f(x;\Theta) [/mm] = [mm] \bruch{1}{\Theta_1} exp(\bruch{-(x-\Theta_2)}{\Theta_1}) 1_{[\Theta_2, \infty)}(x) [/mm] (wobei [mm] \Theta=(\Theta_1, \Theta_2) [/mm] mit [mm] \Theta_1 [/mm] > 0 und [mm] \Theta_2 \in \IR) [/mm] hat.


Hallo,

wie komme ich bei obigen Dichten auf die (Log-)Likelihoodfunktion, damit ich die Maximum-Likelihood-Methode anwenden kann?

In den Hinweisen habe ich meine bisherigen Stand notiert, wo ich genau hänge.

        
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 12:52 Mo 09.01.2012
Autor: MattiJo

mein Ansatz:

[mm] L(\Theta) [/mm] = [mm] f(x_1,\Theta) \cdot f(x_2,\Theta) \cdot [/mm] ... [mm] \cdot f(x_n,\Theta) [/mm]

= [mm] \bruch{\Theta}{x_1} \cdot \bruch{\Theta}{x_2} \cdot [/mm] ... [mm] \cdot \bruch{\Theta}{x_n} [/mm]

= [mm] \bruch{\Theta^n}{\produkt_{i=1}^{n} x_i^2} [/mm]

Wenn ich jetzt die Loglikelihoodfunktion bestimme, komme ich auf

ln L = ln [mm] (\bruch{\Theta^n}{\produkt_{i=1}^{n} x_i^2}) [/mm] = n [mm] ln(\Theta) [/mm] - [mm] \summe_{i=1}^{n}ln (x_i^2) [/mm] = n [mm] ln(\Theta) [/mm] - 2 [mm] \summe_{i=1}^{n}ln (x_i) [/mm]

Nun bestimme ich das Extremum von [mm] \Theta: [/mm]

[mm] \bruch{\partial ln L}{\partial \Theta} [/mm] = [mm] \bruch{n}{\Theta} [/mm] = 0

Soll ich dann [mm] \hat \Theta [/mm] als [mm] \infty [/mm] schätzen oder wie gehe ich vor?

Bezug
        
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:18 Mo 09.01.2012
Autor: luis52

Moin,

die (Log-)Likelihoodfunktion besitzt ein Randmaximum. Du kommst
folglich mit Differentiation nicht ans Ziel.

vg Luis

Bezug
                
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:31 Mo 09.01.2012
Autor: MattiJo

Wie kann ich dann vorgehen, um einen Schätzer zu erhalten?

Bezug
                        
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:49 Mo 09.01.2012
Autor: luis52

Moin,

vielleicht kannst du hier etwas Honig saugen...

vg Luis

Bezug
                                
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:05 Mo 09.01.2012
Autor: MattiJo

Vielen Dank für die Anregung!
Ist dann hier [mm] \hat \Theta [/mm] = [mm] max(X_1,...,X_n) [/mm] ?

Bezug
                                        
Bezug
Maximum-Likelihood-Methode: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:32 Mo 09.01.2012
Autor: luis52


> Vielen Dank für die Anregung!
>  Ist dann hier [mm]\hat \Theta[/mm] = [mm]max(X_1,...,X_n)[/mm] ?

Nein, das Minimum.

Bei der zweiten Verteilung koennte es etwas trickreicher werden...

vg Luis



Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Uni-Stochastik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.vorkurse.de
[ Startseite | Mitglieder | Teams | Forum | Wissen | Kurse | Impressum ]