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Forum "Uni-Stochastik" - Maximum-Likelihood-Schätzer
Maximum-Likelihood-Schätzer < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Maximum-Likelihood-Schätzer: Hilfestellung
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 11:46 Sa 31.07.2010
Autor: Queeny06

Aufgabe
Eine Stichprobe ergab die folgenden Werte und ist normalverteilt:
1,6,10,15,20

Geben Sie einen Maximum-Likelihood-Schätzer und einen erwartungstreuen Schätzer für die Varianz an.

Ich habe diese Frage auch in folgenden Foren auf anderen Internetseiten gestellt:
http://www.onlinemathe.de/forum/Maximum-Likelihood-Sch%C3%A4tzer


Den Erwatungstreuen Schätzer für die Varianz kann ich angeben, aber wie ist der Maximum-Likelihood-Schätzer?


Vielen, vielen Dank für die Hilfestellung!

        
Bezug
Maximum-Likelihood-Schätzer: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:39 Sa 31.07.2010
Autor: luis52

Moin,

schau mal []hier, Folie 4.

vg Luis

Bezug
                
Bezug
Maximum-Likelihood-Schätzer: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 19:53 So 01.08.2010
Autor: Queeny06

Diese Folien stehen auch in meinem Skript.
Ich weiß auch welchen Schätzer man verwendet, wenn nach einem Schätzer für die Varianz oder den Erwartungswert gefragt ist.
Aber wenn da nur steht "Geben sie einen Maximum-Likelihood-Schätzer an" - was gibt man da konkret an?

Bezug
                        
Bezug
Maximum-Likelihood-Schätzer: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:58 So 01.08.2010
Autor: luis52

>
>  Aber wenn da nur steht "Geben sie einen
> Maximum-Likelihood-Schätzer an" - was gibt man da konkret
> an?

So allgemein kann man das nicht beantworten. Man wird dann wohl den
Schaetzer herleiten muessen ...

vg Luis

Bezug
                        
Bezug
Maximum-Likelihood-Schätzer: Stichwort: einsetzen
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:10 Mi 04.08.2010
Autor: karma

Hallo und guten Morgen,

setze die angegebeben Stichprobenwerte jeweils als [mm] $x_{i}$ [/mm] in die Folienformel(n) ein.

Zuerst [mm] $\hat{\mu}_{ML}$, [/mm] da es für [mm] $\hat{\sigma}^{2}_{ML}$ [/mm] gebraucht wird:

[mm] $\hat{\mu}_{ML}\ [/mm] =\ [mm] \frac{1}{5}\* [/mm] (\ 1+6+10+15+20\ )\ =\ [mm] \frac{52}{5}\ [/mm] =\ 10.4$

Und so weiter.

Schönen Gruss
Karsten



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