Cómo calcular la máxima verosimilitud Con una Estimador

Cálculo de la máxima verosimilitud para una distribución estadística permite al investigador realizar inferencias acerca de la población de la que se produjo un conjunto de datos. En la estimación de máxima probabilidad , es importante incluir un estimador para los datos . Este estimador permite el cálculo de una función de probabilidad , que se puede utilizar para encontrar la probabilidad máxima gráficamente. Instrucciones Matemáticas 1

determinar la distribución de la población de la cual los datos son objeto de muestreo . Esta distribución depende del tipo de datos que se va a probar . Por ejemplo , el muestreo de las mediciones de altura de un grupo de personas es una distribución normal ( o gaussiana ) . El muestreo de la cantidad de cabezas de una serie de lanzamientos de moneda es una distribución binomial.
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Escriba la función de densidad de probabilidad de la distribución. Si usted no está familiarizado con la función de densidad de probabilidad para los datos que va a medir , se puede encontrar la forma matemática en la mayoría de los libros de texto de estadística . Por ejemplo, si los datos están en la forma de éxito /error , como a las aceptaciones a las universidades u otros procedimientos , se trata de una distribución binomial , que tiene la función de densidad de probabilidad de NCK * p ^ k * ( 1 -p) ^ ( NK ) , donde NCK es la función combinatorio , n /[ K ( NK ​​) ! ] !; p es la probabilidad de un éxito; n es el número de ensayos y k es el número de éxitos .
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Ponga la información básica (datos no reales ) y el estimador en la función de densidad de probabilidad . Por ejemplo , si está ejecutando 10 ensayos ( que se aplican a 10 universidades) y tiene un estimador de una probabilidad del 70% para entrar en una universidad, que tendrá la función de densidad de probabilidad resultante : f ( k