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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 des Obergrenze einer Gleichverteilung)<br />

Es sei X 1, . . . , X n eine Stichprobe aus <strong>der</strong> Gleichverteilung Un(0, b)<br />

mit Obergrenze b. Die gemeinsame Dichte lautet:<br />

g(x 1, . . . , x n|b) = 1 , 0 ≤ x1, . . . , xn ≤ b<br />

bn Der größte Wert <strong>der</strong> Likelihoodfunktion ist daher bei<br />

ˆb = max X i<br />

i<br />

Da ein Randmaximum vorliegt, gelten die üblichen asymptotischen<br />

Eigenschaften nicht.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 342/587

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