www.vorhilfe.de
- Förderverein -
Der Förderverein.

Gemeinnütziger Verein zur Finanzierung des Projekts Vorhilfe.de.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Mitglieder · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status VH e.V.
  Status Vereinsforum

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Suchen
 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 Lik.hood Schätzer
Maximum Lik.hood Schätzer < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Uni-Stochastik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Maximum Lik.hood Schätzer: Aufgabe
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:18 Mi 28.01.2015
Autor: AragornII

Aufgabe
$ [mm] \pi_\lambda [/mm] $ bezeichne die Poisson-Verteilung mit Zähldichte

$ [mm] \pi_\lambda [/mm] $ [mm] (\left\{ k \right\}) [/mm] = $ [mm] exp(-\lambda)\bruch{\lambda^k}{k!} [/mm] $, k [mm] \in [/mm] $ [mm] \IN_0 [/mm] $.

Bestimmen Sie den Maximum-Likelihood-Schätzer für $ [mm] \lambda [/mm] > 0 $bei gegebener Stichprobe $ x = [mm] (x_1,....,x_m) [/mm] $ [mm] \in $\IN^m_0$ [/mm]

Hallo,

habe mal eine Frage zu dieser Aufgabe..

hier ist meine Lösung:

1.Likelihood Funktion aufstellen:

$ [mm] L(\lambda) [/mm] = [mm] \prod_{i=1}^{m} [/mm] $ [mm] \pi_\lambda [/mm] $ [mm] \left\{ x_i \right\} [/mm] $ =  $ [mm] \prod_{i=1}^{n} e^{-\lambda} [/mm] * [mm] \bruch{\lambda^{x_i}}{x_i!} [/mm] $

2. log-likelihood-Gleichung aufstellen:

$ [mm] log(e^{-\lambda} [/mm] * [mm] \bruch{\lambda^{x_i}}{x_i!}) [/mm] = [mm] log(\bruch{e^{-\lambda} *\lambda^{x_i}}{x_i!}) [/mm] $ = $ [mm] \sum_{i=1}^{m} log(e^{-\lambda} *\lambda^{x_i})-log(x_i!) [/mm] $= $ [mm] \sum_{i=1}^{m} log(e^{-\lambda})+log(\lambda^{x_i})-log(x_i!) [/mm] $ = $ [mm] \sum_{i=1}^{m} -\lambda+x_ilog(\lambda)-log(x_i!) [/mm] $

3. Liklihood Gleichung aufstellen:

[mm] \bruch{d}{d\lambda} l(\lambda) [/mm] = $ [mm] -1+\bruch{x_i}{\lambda} [/mm] $ = $ [mm] \sum_{i=1}^{m} (-1+\bruch{x_i}{\lambda}) [/mm] = 0 $

ist das richtig? bin ich schon fertig mit der Aufgabe?



LG

        
Bezug
Maximum Lik.hood Schätzer: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:41 Mi 28.01.2015
Autor: luis52


> 1.Likelihood Funktion aufstellen:
>  
> [mm]L(\lambda) = \prod_{i=1}^{m}[/mm] [mm]\pi_\lambda[/mm]  [mm]\left\{ x_i \right\}[/mm]
> =  [mm]\prod_{i=1}^{n} e^{-\lambda} * \bruch{\lambda^{x_i}}{x_i!}[/mm]

Moin, besser:

[mm]\prod_{i=1}^{\red{m}} e^{-\lambda} * \bruch{\lambda^{x_i}}{x_i!}[/mm]



>
> 2. log-likelihood-Gleichung aufstellen:
>  
> [mm]log(e^{-\lambda} * \bruch{\lambda^{x_i}}{x_i!}) = log(\bruch{e^{-\lambda} *\lambda^{x_i}}{x_i!})[/mm]
> = [mm]\sum_{i=1}^{m} log(e^{-\lambda} *\lambda^{x_i})-log(x_i!) [/mm]=
> [mm]\sum_{i=1}^{m} log(e^{-\lambda})+log(\lambda^{x_i})-log(x_i!)[/mm]
> = [mm]\sum_{i=1}^{m} -\lambda+x_ilog(\lambda)-log(x_i!)[/mm]
>  
> 3. Liklihood Gleichung aufstellen:
>  
> [mm]\bruch{d}{d\lambda} l(\lambda)[/mm] = [mm]-1+\bruch{x_i}{\lambda}[/mm] =
> [mm]\sum_{i=1}^{m} (-1+\bruch{x_i}{\lambda}) = 0[/mm]
>  
> ist das richtig?

Ja.

>bin ich schon fertig mit der Aufgabe?

Nein. Wo ist der Schaetzer?


Bezug
                
Bezug
Maximum Lik.hood Schätzer: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:02 Do 29.01.2015
Autor: AragornII

Hallo, danke für deine Antwort Luis52.

ja das frage ich mich gerade auch ^^ hab es zwar gegooglet aber irgendwie komme ich da nicht voran..
könntest du mir kurz helfen?

LG

Bezug
                        
Bezug
Maximum Lik.hood Schätzer: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:37 Do 29.01.2015
Autor: luis52


> Hallo, danke für deine Antwort Luis52.

Gerne.

>  
> ja das frage ich mich gerade auch ^^ hab es zwar gegooglet
> aber irgendwie komme ich da nicht voran..
>  könntest du mir kurz helfen?


Loese  $ [mm] \sum_{i=1}^{m} (-1+\bruch{x_i}{\lambda}) [/mm] = 0 $   nach [mm] $\lambda$ [/mm] auf. Bedenke: Du suchst die Stelle, an der die Log-Likelihoodfunktion ein Maximum annimmt. Vielleicht kannst du dir sogar noch den Luxus leisten, die hinreichende Bedingung zu ueberpruefen ...


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


^ Seitenanfang ^
ev.vorhilfe.de
[ Startseite | Mitglieder | Impressum ]