| Poisson-Verteilung < math. Statistik < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe 
 
 
  |  |  
  | 
    
     |  | Status: | (Frage) beantwortet   |   | Datum: | 11:22 Di 28.10.2014 |   | Autor: | GeMir | 
 
 | Aufgabe |  | Seien [mm] $$X_1, \ldots, X_n \overset{iid}{\sim} Po(\lambda), [/mm] \ [mm] \lambda [/mm] > 0$$ Bestimmen Sie den Maximum-Likelihood-Schätzer für [mm] $\lambda$. [/mm] | 
 
 
 Die Likelihood-Funktion ist gegeben durch:
 $L(p | [mm] x_1, \ldots, x_n) [/mm] &= [mm] \prod_{i=1}^{n}{\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}$
 [/mm]
 
 (gemeinsame Dichte von $n$ stochastisch unabhängigen Zufallsvariablen).
 
 Die Log-Likelihood-Funktion ist somit gegeben durch:
 
 $l(p | [mm] x_1, \ldots, x_n) [/mm] = [mm] \ln\Bigg(\prod_{i=1}^{n}{\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}\Bigg) [/mm] = [mm] \sum_{i=1}^{n}{\ln\Bigg(\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}\Bigg)\\
 [/mm]
 = [mm] \sum_{i=1}^{n}{\big(\ln(\lambda^{x_i}) - \ln(x_i!) + \ln(e^{-\lambda})\big)}\\
 [/mm]
 = [mm] \sum_{i=1}^{n}{\big(x_i\cdot\ln(\lambda) - \ln(x_i!) -\lambda\big)}\\
 [/mm]
 = [mm] \ln(\lambda)\cdot\sum_{i=1}^{n}{x_i} [/mm] - [mm] \sum_{i=1}^{n}{\ln(x_i!)} [/mm] - [mm] \sum_{i=1}^{n}{\lambda}\\
 [/mm]
 = [mm] \ln(\lambda)\cdot n\cdot\bar{x} [/mm] - [mm] \sum_{i=1}^{n}{\ln(x_i!)} [/mm] - [mm] n\cdot\lambda$
 [/mm]
 
 Notwendige Bedingung: [mm] $\frac{\partial l}{\partial p} [/mm] = 0$
 
 [mm] $\frac{\partial l}{\partial \lambda} [/mm] &= [mm] \frac{1}{\lambda}\cdot n\cdot\bar{x} [/mm] - n$
 
 Also:
 
 [mm] $\frac{1}{\lambda}\cdot n\cdot\bar{x} [/mm] - n = 0$
 
 Wegen $n [mm] \neq [/mm] 0$ und [mm] $\lambda [/mm] > 0$:
 
 [mm] $\frac{1}{\lambda}\cdot\bar{x} [/mm] - 1 = [mm] 0\\
 [/mm]
 [mm] 	\frac{1}{\lambda}\cdot\bar{x} [/mm] = [mm] 1\\
 [/mm]
 [mm] 	\bar{x} [/mm] = [mm] \lambda$
 [/mm]
 
 Hinreichende Bedingung: [mm] $\frac{\partial^2 l}{\partial \lambda\partial \lambda} \neq [/mm] 0$
 
 [mm] $\frac{\partial^2 l}{\partial \lambda\partial \lambda} [/mm] = [mm] -\frac{1}{\lambda^2}\cdot n\cdot\bar{x}$
 [/mm]
 
 Und an der Stelle komme ich irgendwie nicht weiter, weil der Wert von [mm] $\bar{x}$ [/mm] ja von einer konkreten Realisation der Stichprobe abhängt.
 
 Ups, die Frage hat sich erledigt: der Träger ist ja [mm] \mathbb{N}_0 [/mm] :)
 
 |  |  |  | 
 
  |  |  
  | 
    
     |  | Status: | (Antwort) fertig   |   | Datum: | 17:59 Di 28.10.2014 |   | Autor: | DieAcht | 
 Hallo GeMir,
 
 
 > Seien [mm]X_1, \ldots, X_n \overset{iid}{\sim} Po(\lambda), \ \lambda > 0[/mm]
 > Bestimmen Sie den Maximum-Likelihood-Schätzer für
 > [mm]$\lambda$.[/mm]
 >
 >
 > Die Likelihood-Funktion ist gegeben durch:
 > [mm]L(p | x_1, \ldots, x_n) &= \prod_{i=1}^{n}{\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}[/mm]
 >
 > (gemeinsame Dichte von [mm]n[/mm] stochastisch unabhängigen
 > Zufallsvariablen).
 >
 > Die Log-Likelihood-Funktion ist somit gegeben durch:
 >
 > $l(p | [mm]x_1, \ldots, x_n)[/mm] =
 > [mm]\ln\Bigg(\prod_{i=1}^{n}{\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}\Bigg)[/mm]
 > =
 > [mm]\sum_{i=1}^{n}{\ln\Bigg(\frac{\lambda^{x_i}}{x_i!}e^{-\lambda}}\Bigg)\\[/mm]
 >  		= [mm]\sum_{i=1}^{n}{\big(\ln(\lambda^{x_i}) - \ln(x_i!) + \ln(e^{-\lambda})\big)}\\[/mm]
 >
 > 		= [mm]\sum_{i=1}^{n}{\big(x_i\cdot\ln(\lambda) - \ln(x_i!) -\lambda\big)}\\[/mm]
 >
 > 		= [mm]\ln(\lambda)\cdot\sum_{i=1}^{n}{x_i}[/mm] -
 > [mm]\sum_{i=1}^{n}{\ln(x_i!)}[/mm] - [mm]\sum_{i=1}^{n}{\lambda}\\[/mm]
 >  		= [mm]\ln(\lambda)\cdot n\cdot\bar{x}[/mm] -
 > [mm]\sum_{i=1}^{n}{\ln(x_i!)}[/mm] - [mm]n\cdot\lambda$[/mm]
 >
 > Notwendige Bedingung: [mm]\frac{\partial l}{\partial p} = 0[/mm]
 >
 > [mm]\frac{\partial l}{\partial \lambda} &= \frac{1}{\lambda}\cdot n\cdot\bar{x} - n[/mm]
 >
 > Also:
 >
 > [mm]\frac{1}{\lambda}\cdot n\cdot\bar{x} - n = 0[/mm]
 >
 > Wegen [mm]n \neq 0[/mm] und [mm]\lambda > 0[/mm]:
 >
 > [mm]$\frac{1}{\lambda}\cdot\bar{x}[/mm] - 1 = [mm]0\\[/mm]
 >  [mm]	\frac{1}{\lambda}\cdot\bar{x}[/mm] = [mm]1\\[/mm]
 >  [mm]	\bar{x}[/mm] = [mm]\lambda$[/mm]
 >
 > Hinreichende Bedingung: [mm]\frac{\partial^2 l}{\partial \lambda\partial \lambda} \neq 0[/mm]
 >
 > [mm]\frac{\partial^2 l}{\partial \lambda\partial \lambda} = -\frac{1}{\lambda^2}\cdot n\cdot\bar{x}[/mm]
 
 
 ![[ok] [ok]](/images/smileys/ok.gif)  
 > Und an der Stelle komme ich irgendwie nicht weiter, weil
 > der Wert von [mm]\bar{x}[/mm] ja von einer konkreten Realisation der
 > Stichprobe abhängt.
 >
 > Ups, die Frage hat sich erledigt: der Träger ist ja
 > [mm]\mathbb{N}_0[/mm] :)
 
 Richtig. Wegen [mm] \lambda>0 [/mm] ist dann [mm] -\frac{1}{\lambda^2}<0 [/mm] und wegen [mm] n\not=0 [/mm] folgt..
 
 
 Gruß
 DieAcht
 
 
 |  |  | 
 
 
 |