
- •§ 1. Основные понятия
- •§ 2. Статистические оценки параметров распределения
- •§ 3. Метод моментов
- •§ 4. Метод максимального правдоподобия
- •§ 5. Интервальные оценки
- •§ 6. Вероятностные распределения, применяемые в статистике: гамма-распределение, распределение , распределение Стьюдента
- •§ 7. Критерий согласия
§ 4. Метод максимального правдоподобия
Метод максимального правдоподобия точечной оценки неизвестных параметров заданного распределения сводится к отысканию максимума функции одного или нескольких оцениваемых параметров.
Дискретные случайные величины. Пусть
-
дискретная случайная величина, которая
в результате
опытов приняла возможные значения
.
Допустим, что вид закона распределения
величины
задан, но неизвестен параметр
,
которым определяется этот закон.
Требуется найти его точечную оценку
Обозначим вероятность того, что в
результате испытания величина
примет
значение
через
.
Функцией правдоподобия дискретной случайной величины называют функцию аргумента :
Оценкой максимального правдоподобия параметра называют такое его значение , при котором функция правдоподобия достигает максимума.
Функции
и
достигают максимума при одном и том же
значении
,
поэтому вместо отыскания максимума
функции
ищут, что удобнее, максимум функции
.
Логарифмической функцией правдоподобия называют функцию .
Точку максимума функции аргумента можно искать, например, так:
Найти производную
Приравнять производную нулю и найти критическую точку - корень полученного уравнения (его называют уравнением правдоподобия).
Найти вторую производную
если вторая производная при
отрицательна, то - точка максимума.
Найденную точку максимума
принимают
в качестве оценки максимального
правдоподобия параметра
Непрерывные случайные величины. Пусть
-
непрерывная случайная величина, которая
в результате
испытаний приняла значения
.
Допустим, что вид плотности распределения
функции
задан, но неизвестен параметр
,
которым определяется эта функция.
Функцией правдоподобия непрерывной
случайной величины
называют функцию аргумента
Оценку максимального правдоподобия неизвестного параметра распределения непрерывной случайной величины ищут так же, как в случае дискретной случайной величины.
Если плотность распределения
непрерывной случайной величины
определяется двумя неизвестными
параметрами
и
,
то функция правдоподобия есть функция
двух независимых аргументов
и
:
Далее находят логарифмическую функцию правдоподобия и для отыскания ее максимума составляют и решают систему
Примеры с решениями
Пример 1. Найти методом максимального правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра (вероятность появления события в одном испытании) биномиального распределения:
где - число появлений события в -м опыте, - количество испытаний в одном опыте, -число опытов.
Решение. В данном случае функция правдоподобия имеет вид:
Учитывая, что
и
получим
или
Напишем логарифмическую функцию правдоподобия:
Найдем первую производную по :
Приравняем первую производную нулю и решим полученное уравнение. Получим критическую точку:
Найдем вторую производную по :
Легко проверить, что при
вторая производная отрицательна,
следовательно, эта точка есть точка
максимума и ее надо принять в качестве
оценки максимального правдоподобия
неизвестной вероятности
биномиального
распределения:
Очевидно, что если появлений события наблюдалось в опытах, то
Пример 2. Найти методом максимального правдоподобия по выборке точечную оценку неизвестного параметра показательного распределения, плотность которого
Решение. Составим функцию правдоподобия
учитывая, что
и, следовательно,
Найдем логарифмическую функцию правдоподобия:
Найдем первую производную по
Запишем уравнение правдоподобия, для чего приравняем первую производную нулю:
Найдем критическую точку, для чего решим полученное уравнение относительно
Найдем вторую производную по
Легко проверить, что при
вторая производная отрицательна,
следовательно, эта точка есть точка
максимума. Значит, в качестве оценки
максимального правдоподобия надо
принять величину, обратную выборочной
средней:
Задачи
Задача 1. Случайная величина имеет геометрическое распределение:
где - число испытаний, произведенных до появления события, - вероятность появления события в одном испытании, . Найти методом максимального правдоподобия точечную оценку параметра .
Задача 2. Найти методом максимального правдоподобия по выборке точечную оценку параметра гамма-распределения (параметр известен), плотность которого
.
Задача 3. Случайная величина
(число
появлений события
в
независимых
испытаниях) подчинена закону распределения
Пуассона с неизвестным параметром
:
где
-
число испытаний в одном опыте,
-число
появлений события в
-м
опыте (
).
Найти методом максимального правдоподобия
по выборке
точечную оценку неизвестного параметра
распределения Пуассона.