Cтраница 2
В качестве примеров использования метода наибольшего правдоподобия в первую очередь служат все примеры отыскания оценок методом наименьших квадратов ( гл. [16]
Соответствующий метод носит название метода наибольшего правдоподобия. [17]
В чем заключается сущность метода наибольшего правдоподобия для нахождения оценок параметров распределений. [18]
Для оценки неизвестных параметров применяем метод наибольшего правдоподобия. [19]
Если существуют эффективные оценки, то метод наибольшего правдоподобия дает эти оценки. [20]
Заметим, что указанное нами совпадение метода наибольшего правдоподобия с методом моментов имеет место лишь в условиях модели Раша. Для другой функции успеха уравнения правдоподобия будут иметь иной вид, в то время как метод моментов рекомендует уравнения (2.3.3), (2.3.4) независимо от модели Раша. [21]
Оценки латентных параметров методом моментов и методом наибольшего правдоподобия совпадают. [22]
С) устанавливаются по гидрометрическим рядам наблюдений методом наибольшего правдоподобия или методом моментов. [23]
Мы получили то же уравнение, к которому приводит метод наибольшего правдоподобия. Это означает, что метод усреднения произвольной функции при оптимальном выборе этой функции совпадает с методом наибольшего правдоподобия, а при любом другом выборе усредняемой функции - хуже этого метода. Разумеется, это не мешает методу усреднения произвольной функции в ряде случаев быть проще метода наибольшего правдоподобия. [24]
Очевидно, в вычислительном отношении метод моментов намного проще метода наибольшего правдоподобия. Но так как такие вычисления для каждой реки нужно выполнять лишь один раз, то большая трудоемкость метода наибольшего правдоподобия не имеет существенного значения. [25]
Однако, чтобы убедиться в этом и при использовании метода наибольшего правдоподобия, мы будем сначала полагать - для определенности - что первые 3 задания выполнены верно, а последние два - ошибочно. [26]
Отсюда видно, что и при таком способе обработки данных наилучшим оказывается метод наибольшего правдоподобия. Оценки остальных рассмотренных методов по качеству мало различаются. [27]
Однако в этом случае алгоритм метода усреднения в точности совпадает с алгоритмом метода наибольшего правдоподобия. [28]
Для некоторых законов распределения ( нормального, экспоненциального, Рэлея) оценки параметров, найденных методом наибольшего правдоподобия и методом моментов, совпадают. [29]
Известно, что оценка а2 ( х - ж), которую мы получили для дисперсии методом наибольшего правдоподобия, является смещенной. Этот пример показывает, что метод наибольшего правдоподобия дает, вообще говоря, смещенные оценки, которые еще нужно исправлять. [30]