Nwlapcug.com


Come calcolare la massima verosimiglianza

Il metodo della massima verosimiglianza, o ML, metodo fu proposta dall'inglese statistico R. A. Fischer. Questo metodo trova la stima di un parametro che massimizza la probabilità di osservare i dati dati un modello per i dati. Calcolare la stima di massima verosimiglianza di un parametro p prendendo la derivata della funzione probabilità rispetto p e trovare il punto dove p è uguale a zero.

Istruzioni

1

Ottenere la funzione di probabilità o la funzione di densità di probabilità (pdf) del parametro che si desidera stimare. Il pdf è una funzione che descrive la relativa probabilità per una variabile casuale si verifichi in un dato punto. Esempi di file PDF sono la gaussiana inversa, normale, gamma, distribuzioni di Poisson e Bernoulli. Per esempio, per una distribuzione normale, è possibile trovare le stime di media e varianza.

2

Calcolare il logaritmo naturale della funzione di probabilità. Logaritmi naturali sono facili da calcolare e sono standard con molti linguaggi di programmazione come C, PHP e Matlab (funzione log). È anche possibile utilizzare la funzione log () in Excel o utilizzare la calcolatrice.

3

Calcolare la derivata della funzione di probabilità log rispetto al parametro che si sta tentando di stimare (p). Alcuni programmi come Matlab hanno costruito in funzioni quali diff() e polyder() per calcolare la derivata. In altri programmi come C ed Excel, è possibile calcolare la derivata di y rispetto a x come segue: dy/dx=(y1-y0)/(x1-x0). Dove y1, X1 sono i valori correnti di uscita e ingresso variabili y e x e y0, x 0 sono i valori precedenti (decrescenti) di x e y.

4

Impostare la derivata uguale a zero e risolvere per il parametro che si sta tentando di stimare (p).