Metoda maximální věrohodnosti: Porovnání verzí
Smazaný obsah Přidaný obsah
m typo |
m r2.7.2) (robot změnil: sv:Maximum likelihood-metoden; kosmetické úpravy |
||
Řádek 59:
: <math> P(X_1=0, X_2=0, X_3=1, X_4=0) = p(1-p)^3</math>
což je pro <math>p=0,2</math> rovno 0,1024 a pro <math>p=0,8</math> rovno 0,0064. Princip maximálního věrohodného odhadu spočívá v tom, že za odhad <math>p</math> vezmeme tu hodnotu, pro který je výsledek nejpravděpodobnějsí, tedy <math> p=0,2</math><ref name="DupacHuskova05"
=== Spojité rozdělení ===
Řádek 97:
}}</ref>
# je konzistentní
# pro dostatečne velká <math>n</math> má přibližně [[
#: přičemž se jedná o tzv. [[Pravděpodobnostní konvergence|konvergenci v distribuci]]. Veličina <math>\mathcal{I}(\theta)</math> označuje [[Fisherova informace|Fisherovu informaci]], kterou lze chápat jako míru informace o parametru <math>\theta</math> obsažené v jednom pozorování.<ref name="DupacHuskova05" />
# je asymptoticky (pro počet pozorování <math>n \to \infty</math>) efficientní, tj. odhaduje neznámý parametr ''nejlepším možným způsobem''.
Řádek 106:
* Základním kamenem maximálního věrohodnostního odhadu je přesný a správný popis pravděpodobnostního modelu, resp. pravděpodobnostní funkce. Je-li tento popis reálné situace nepřesný pak jsou získané odhady nekonzistentní se získanými daty.
* Věrohodnostní funkce mohou být na základě zvoleného modelu a neznámých parametrů libovolně komplikované. Důsledkem jsou funkce, pro které nemusí existovat analytické řešení a při hledání maxima je pak nutné použít [[Numerická metoda|numerické metody]].
* Přednosti maximálního věrohodnostního odhadu vycházejí z asymptotických vlastností. Pro nízké počty pozorování je tedy vhodnější použít jiné metody odhadu.<ref name="skriptumAT"
Řádek 139:
[[pt:Máxima verossimilhança]]
[[ru:Метод максимального правдоподобия]]
[[sv:Maximum
[[uk:Метод максимальної вірогідності]]
[[zh:最大似然估计]]
| |||