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Forum "Uni-Stochastik" - Maximum Likelihood
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Maximum Likelihood: Frage (überfällig)
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 20:23 Sa 24.05.2008
Autor: Mathec

Aufgabe
Die Dichte einer (speziellen Form der) Pareto-Verteilung sei in Abhängigkeit der Verteilungsparameter v>0 und [mm] x_{0}>0 [/mm] gegeben durch
[mm] f(x;v,x_{0})=\begin{cases}\bruch{v}{x_{0}} (\bruch{x_{0}}{x})^{v+1}, & \mbox{für } x \ge x_{0} \\ 0, & \mbox sonst \end{cases} [/mm]

Schätzen sie die beiden Parameter [mm] v,x_{0} [/mm] mit der Maximum-Likelihoodmethode auf der Grundlage der Realisation [mm] (x_{1},...,x_{n}) [/mm] einer einfachen Stichprobe der Länge n.

Hallo Leute!
Bin mir mit obiger Aufgabe etwas unsicher!
Habe zuerst die gemeinsame Dichte berechnet und komme danach auf die Log-Likelihood-Fkt: [mm] lnL=n*ln(v)+n*v*lnx_{0}+(v+1)\summe_{i=1}^{n}ln\bruch{1}{x_{i}}. [/mm]
Den Schätzer von v erhalte ich ja, indem ich lnL nach v ableite,also:
[mm] \bruch{n}{v}+n*ln(x_{0})+\summe_{i=1}^{n}\bruch{1}{x_{i}} [/mm] und diesen Ausdruck Null setzen,ergibt aufgelöst nach v: v= [mm] \bruch{-n}{n*lnx_{0}+\summe_{i=1}^{n}ln\bruch{1}{x_{i}}}=\bruch{-n}{n*lnx_{0}-\summe_{i=1}^{n}lnx_{i}}. [/mm] Stimmt das soweit??
Wenn ich jetzt aber nach [mm] x_{0} [/mm] ableite,erhalte [mm] ich:n*v*\bruch{1}{x_{0}}=0...wie [/mm] interpretiere ich nun den Schätzer für [mm] x_{0},da [/mm] ich ja nicht explizit nach [mm] x_{0} [/mm] auflösen kann?
Bin für jede Hilfe dankbar!
Mathec

        
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Maximum Likelihood: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 21:06 Sa 24.05.2008
Autor: luis52

Moin Mathec,

bist du dir sicher, dass die Likelihood im Optimum differenzierbar ist?

vg Luis

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Maximum Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 21:21 Sa 24.05.2008
Autor: Mathec

Wieso denn nicht? Wie soll ich denn sonst den ML-Schätzer berechnen?
LG

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Maximum Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 21:26 Sa 24.05.2008
Autor: Mathec

Meinst du eigentlich nur den ML-Schätzer von [mm] x_{0}? [/mm] Stimmt der von v???

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Maximum Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:59 Sa 24.05.2008
Autor: luis52


> Meinst du eigentlich nur den ML-Schätzer von [mm]x_{0}?[/mm] Stimmt
> der von v???

Kommt mir nicht ganz koscher vor. *Ich* erhalte

[mm] $L=v^nx_0^{nv}/(\prod x_i)^{v+1}$ [/mm] und somit [mm] $\ln L=n\ln v+nv\ln x_0-(v+1)\sum\ln x_i$... [/mm]

vg Luis        

PS: Hab's korrigiert. Wir kriegen beide dieselbe Likelihoodfunktion heraus.

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Maximum Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:56 Sa 24.05.2008
Autor: luis52

Moin Nadine,

> Wieso denn nicht? Wie soll ich denn sonst den ML-Schätzer
> berechnen?

Na, setze doch mal $v=1$. Wie sieht denn dann die Likelihoodfunktion aus?  


vg Luis


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Maximum Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 12:33 So 25.05.2008
Autor: Mathec

Also: v=1 ergibt
lnL=n*ln1 + n*1*ln [mm] x_{0} [/mm] - [mm] 2*\summe_{i=1}^{n} [/mm] ln [mm] x_{i}= [/mm]
n*ln [mm] x_{0} [/mm] - [mm] *\summe_{i=1}^{n} [/mm] ln [mm] x_{i}... [/mm]
Sorry,aber ich hab keine Ahnung,was mir jetzt auffallen soll???? Klar,wenn ich jetzt wieder nach [mm] x_{0} [/mm] ableiten will,steh ich vor dem selben Problem wie bei meiner 1.Frage...Kannst du mir nochmal erklären,auf was du hinaus willst?
Danke schonmal für deine Hilfe :-)

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Maximum Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:47 So 25.05.2008
Autor: luis52

>..Kannst du mir nochmal erklären,auf was du hinaus
> willst?

>

Wenn $v=1$ ist, lautet die Dichte [mm] $f(x;1,x_0)=x_0/x^2$ [/mm] fuer [mm] $x\ge [/mm] x0$ und
0 sonst.  Angenommen, du hast die Beobachtungen [mm] $x_1=2$ [/mm] und [mm] $x_2=3$. [/mm]
Dann ist [mm] $L(x_0)=x_0^2/(2^2\times3^2)$ [/mm] fuer [mm] $x_0\le2=\min\{2,3\}$ [/mm] und 0
sonst.  Diese Funktion nimmt ein Randmaximum in [mm] $x_0=2$ [/mm] an, ist dort aber
nicht differenzierbar!


Der Witz besteht darin, dass der ML-Schaetzer fuer [mm] $x_0$ [/mm] gegeben ist durch
[mm] $\hat x_0=\min\{X_1,...,X_n\}$. [/mm] Man findet ihn aber nicht, indem man stumpf
die Likelihoodfunktion ableitet, Null setzt usw.

Danach kannst du so argumentieren: Da  du das minimierende [mm] $\hat x_0$ [/mm] kennst,
arbeitest du damit in der Likelihoodfunktion, indem du ihn dort einsetzt.  
Jetzt kannst du nach Regeln der Differentialrechnung
den ML-Schaetzer fuer $v$ bestimmen ( in den [mm] $\hat x_0$ [/mm] eingehen wird).

vg Luis
            


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Maximum Likelihood: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 10:30 Mo 26.05.2008
Autor: Mathec

Ah ok, der Groschen ist gefallen:-) Vielen vielen Dank!!!!
LG
Mathec

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Maximum Likelihood: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 21:22 Mo 26.05.2008
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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