Cтраница 4
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. [46]
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. [47]
Сравним перечисленные методы еще по одному естественному критерию. Во Многих случаях полученная точность определения коэффициента поляризации по 1000 измерений недостаточна даже тогда, когда оценка находится методом наибольшего правдоподобия. Предположим, что это число увеличено до 10 тыс. Воспользуемся следующим смешанным алгоритмом. Разобьем 10 тыс. событий на 10 групп по 1000 событий в каждой, и получим для каждой 1000 оценку р одним из описанных методов. После этого возьмем среднее арифметическое 10 полученных данных методом оценок. [48]