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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Maximum-Likelihood-Schätzer<br />

<strong>Statistische</strong> Metoden<br />

<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong><br />

R. Frühwirth<br />

Stichprobenfunktionen<br />

Grundbegriffe<br />

Stichprobenmittel<br />

Stichprobenvarianz<br />

Stichprobenmedian<br />

Punktschätzer<br />

Eigenschaften von<br />

Punktschätzern<br />

Schätzung des<br />

Mittelwerts<br />

Schätzung <strong>der</strong> Varianz<br />

Schätzung des Medians<br />

Maximum-Likelihood-<br />

Schätzer<br />

Intervallschätzer<br />

Grundbegriffe<br />

Allgemeine Konstruktion<br />

nach Neyman<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Mittelwert einer<br />

beliebigen Verteilung<br />

Beispiel (ML-Schätzung einer mittleren Lebensdauer)<br />

Es sei X 1, . . . , X n eine Stichprobe aus <strong>der</strong> Exponentialverteilung<br />

Ex(τ). Die gemeinsame Dichte lautet:<br />

g(x 1, . . . , x n|τ) =<br />

Die Log-Likelihoodfunktion ist daher:<br />

Ableiten nach τ ergibt:<br />

l(τ) =<br />

∂l(τ)<br />

∂τ<br />

n∏<br />

i=1<br />

n∑<br />

[− ln τ − 1 τ<br />

i=1<br />

= − n τ + 1<br />

τ 2<br />

e −x i/τ<br />

τ<br />

n∑<br />

X i]<br />

i=1<br />

∑ n<br />

X i<br />

i=1<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 329/587

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