Cтраница 2
Метод максимального правдоподобия - статистический метод получения оценок параметров, основанный на принципе максимального правдоподобия, сформулированном Фишером и состоящий в том, что в качестве оценки параметра 6 из области его допустимых значений выбирается то значение, для которого функция правдоподобия принимает наибольшее возможное значение. [16]
Метод максимального правдоподобия ( ММП) основан на принципе максимального правдоподобия, который наилучшее описание явления определяет как описание, обладающее наибольшей вероятностью получить в результате измерений именно те значения наблюдаемых переменных, которые и были фактически получены. [17]
Метод максимального правдоподобия ( МП-метод) рекомендует выбирать оценку t так, чтобы функция правдоподобия при t to достигала максимума. [18]
Метод максимального правдоподобия является одним из наиболее эффективных методов оценки неизвестных параметров. [19]
Метод максимального правдоподобия рассматривается как наиболее общий метод оценивания, результаты которого при нормальном распределении признаков совпадают с МНК; Однако при большом числе уравнений системы этот метод приводит к достаточно сложным вычислительным процедурам. [20]
Метод максимального правдоподобия является достаточно универсальным и для многих распределений помех дает конечные результаты. [21]
Метод максимального правдоподобия имеет большое преимущество по сравнению с другими методами точечной оценки. Он дает состоятельные, распределенные асимптотически нормально, эффективные оценки. Хотя эти оценки могут быть несколько смещенными. [22]
Метод максимального правдоподобия интуитивно привлекателен и дает оценки с желаемыми асимптотическими свойствами. Оценки получаются в результате максимизации функции правдоподобия, и их асимптотическая точность измеряется с помощью обратной информационной матрицы. В связи с этим необходимо найти как первый, так и второй дифференциалы функции правдоподобия, что послужит прекрасной иллюстрацией применения нашей техники. [23]
Цель метода максимального правдоподобия состоит в максимизации функции правдоподобия. Это достигается дифференцированием функции максимальной вероятности по каждому из оцениваемых параметров и приравниванием частных производных нулю. [24]
Важность метода максимального правдоподобия связана с его оптимальными свойствами. [25]
Недостатками метода максимального правдоподобия являются сложность реализации, возможная неединственность получаемого решения, недостаточная изученность свойств оценок ( например, величины смещения) при малых объемах выборки. Это не относится к оценкам максимального правдоподобия по стандартным выборкам для некоторых классов распределений, например показательного, нормального, для которых получены и хорошо изучены аналитические статистики. [26]
Достоинством метода максимального правдоподобия является то, что получаемые им оценки состоятельны, асимптотически ( при й - о) эффективны и имеют асимптотически ( при и-оо) нормальное распределение. [27]
Применение метода максимального правдоподобия рассмотрим на примере нахождения оценок параметров двух - и однопараметрических законов Вейбулла, экспоненциального и нормального, наиболее часто используемых при рассмотрении отказов, износов, деформаций изделий автомобилестроения. [28]
Как методом максимального правдоподобия точно оценить параметр полезного сигнала. [29]
Как методом максимального правдоподобия получают точечную оценку одного параметра полезного сигнала. [30]