Maximum-kans schatter

Moderators: dirkwb, Xilvo

Berichten: 411

Maximum-kans schatter

05-06 1ste zit vraag 8.jpg
05-06 1ste zit vraag 8.jpg (117.58 KiB) 745 keer bekeken
Bij dit deel heb ik het nogal moeilijk om de geziene theorie te gebruiken in de oefeningen..

(i) Ik weet dat voor identieke toevalsveranderlijken Xi, ..., Xn de kansfunctie gegeven wordt door L(
\(\alpha) = f_{X_1, ..., X_n}(X_1,...,X_n ; \alpha)\)
De maximum kans schatter wordt dan gegeven door
\(L(\hat{\alpha})\)
= sup{L(
\(\alpha\)
)}.

Hoe ik deze theorie echter moet omzetten tot een bruikbaar gegeven voor deze vraag, blijft een raadsel. Iemand die me hier op weg kan helpen?

(ii) Hier ik heb ik ook echt geen idee hoe te beginnen of wat te doen. Iemand?

(iii) Dit kan ik doen door te kijken of E[
\(\hat{\alpha}\)
] =
\(\alpha\)
, maar daarvoor heb ik natuurlijk de eerste twee vragen nodig...

Berichten: 4.246

Re: Maximum-kans schatter

Als je het product neemt dan al die e-machten dan kan je deze maximaliseren, toch?
Quitters never win and winners never quit.

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

dirkwb schreef: wo 22 aug 2012, 14:31
Als je het product neemt dan al die e-machten dan kan je deze maximaliseren, toch?
Oké, dit probeer ik even.

Het product van al deze e-machten geeft de maximum kansfunctie, zijnde:
\(L(\alpha) = \pi^n_{i = 1}e^{-(x_i - \alpha)} = exp( - \sum^n_{i = 1}(x_i - \alpha))\)
Dit kan ik opvatten als een dalende exponentiële functie exp(-k) die groter wordt naarmate k kleiner wordt. Dit gebeurt dus wanneer
\(\alpha\)
groter wordt. Hoe groter
\(\alpha\)
, hoe groter de kansfunctie.

Is dit alles correct? En zo ja, hoe formuleer ik nu de maximum-kans schatter?

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

Wat gebeurt er met L als alfa groter is dan een van de x-en?

Berichten: 4.246

Re: Maximum-kans schatter

Uomo Universale schreef: wo 22 aug 2012, 14:54
// hoe formuleer ik nu de maximum-kans schatter?
Differentiëren en op nul stellen?
Quitters never win and winners never quit.

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

dat lijkt me niet... gewoon je 'gezonde' verstand gebruiken: alfa moet zo groot mogelijk zijn maar niet groter dan de kleinste x, dus...

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

EvilBro schreef: wo 22 aug 2012, 15:05
Wat gebeurt er met L als alfa groter is dan een van de x-en?
Schitterend inzicht dat je me weer eens verschaft, EvilBro! Als alfa groter is dan één van de x-en dan geldt opeens het omgekeerde: hoe kleiner alfa, hoe groter de functie L. Conclusie: als alfa kleiner is dan de x-en geldt: hoe groter alfa, hoe groter de functie L. Als alfa groter is dan de x-en geldt: hoe kleiner alfa, hoe groter de functie L. Het maximum wordt dus gevonden wanneer alfa gelijk is aan de x-en.

Hoe geef ik dan best antwoord? De maximum-kans schatter is
\(\hat{\alpha} = X_i\)
?
dirkwb schreef: wo 22 aug 2012, 15:06
Differentiëren en op nul stellen?
Daar dacht ik ook eerst aan, maar in de opgave staat expliciet dat dit niet de bedoeling is, vandaag dat ik het niet deed. Ik denk dat de bedoeling was om het op een ietwat 'intuïtieve' manier te zien zoals EvilBro z'n opmerking.

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

Als alfa groter is dan de kleinste x in de set dan is de f_X voor die x nul (zie het functie voorschift). L is dan dus ook nul. Als schatter kom ik dan uit op:
\(\hat{\alpha} = \min x_i\)

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

EvilBro schreef: wo 22 aug 2012, 15:29
Als alfa groter is dan de kleinste x in de set dan is de f_X voor die x nul (zie het functie voorschift). L is dan dus ook nul. Als schatter kom ik dan uit op:
\(\hat{\alpha} = \min x_i\)
Dat zal inderdaad het correcte antwoord zijn! Bedankt hiervoor. Stapje per stapje begin ik nu toch wat meer voeling te krijgen met deze materie.

Enige idee hoe ik aan vraag (ii) kan beginnen..?

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

Een begin zou kunnen zijn: Bereken de kans dat
\(x_i > y\)
. Wat is dan de kans dat (n-1) x-en groter zijn dan y. Hoeveel keuzes heb je voor de x die het minimum is?

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

EvilBro schreef: do 23 aug 2012, 08:25
Een begin zou kunnen zijn: Bereken de kans dat
\(x_i > y\)
. Wat is dan de kans dat (n-1) x-en groter zijn dan y. Hoeveel keuzes heb je voor de x die het minimum is?
Dankzij dit ben ik terug in een bepaalde richting beginnen denken. Ik zou het als volgt aanpakken (ik weet niet of dit ook de methode is die jij voor ogen had, maar zo hebben we dit vaak in de les gedaan):

Naar analogie met eerdere oefeningen die ik in de cursus ben tegengekomen, zal ik de PDF van
\(f_{\hat{\alpha}}(y)\)
zoeken startend vanuit de CDF.

Dit is:
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = P(\hat{\alpha} \leq \alpha)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = P(min(X_i) \leq \alpha)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = 1 - P(min(X_i) \geq \alpha)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = 1 - (\sum^n_{i=1}P(X_i \geq \alpha))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 - P(X_i \leq \alpha)))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 - f_X(\alpha)))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 - e^{-(\alpha - \alpha)}))\)
Deze laatste vergelijking bezorgt me echter weer moeilijkheden. Ik moet ergens in de fout gegaan zijn, alleen weet ik niet waar precies.

Misschien nog vlug even uitleggen wat mijn verdere strategie zou geweest zijn: nadat ik de CDF van
\(F_{\hat{\alpha}}(\alpha)\)
zou bepaald hebben, zou ik de PDF er uit halen door afleiding. Daarna zou ik dan in die PDF overal alpha vervangen door y en dan hopelijk uitkomen dat dit hetzelfde is als de PDF die ik moest zoeken.

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

Ik ben net tot een ietwat nieuw inzicht gekomen. Volgens mij moet het zoals voorheen, maar met enkele kleine aanpassingen.
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = P(\hat{\alpha} \leq y)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = P(min(X_i) \leq y)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - P(min(X_i) \geq y)\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (\sum^n_{i=1}P(X_i \geq y))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 - P(X_i \leq y)))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 - F_X(y)))\)
Nu moet ik eerst
\(F_X(y)\)
bepalen. Dit kan door integratie van de gegeven verdeling:
\(\int^x_0 f_X(x)dx\)
=
\(-(e^{-(x-\alpha)} - e^{\alpha)}\)
Na invullen van y krijgen we dus:
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 +(e^{-(y-\alpha)} - e^{\alpha)}))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (n(1 +(e^{-(y-\alpha)} - e^{\alpha)}))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - n -ne^{-(y-\alpha)} + ne^{\alpha)}))\)
Om nu de PDF
\(f_{\hat{\alpha}}(y)\)
te vinden moet ik enkel nog afleiden. Dan bekom ik:
\(f_{\hat{\alpha}}(y) = -(y - \alpha)*n*e^{-(y-\alpha)}\)
Dit is er dicht bij, maar is nog niet helemaal correct. Iemand die m'n fout ziet?

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

als x kleiner is dan alfa dan is f nul. Je integratiegrenzen zijn dus niet goed (je moet niet bij nul beginnen).

Berichten: 411

Re: Maximum-kans schatter

Dat is inderdaad waar, niet echt goed nagedacht in al m'n enthousiasme.

Zo dan?
\(\int^x_{\alpha} f_X(x)dx\)
Dan bekom ik
\(-(e^{-(x-\alpha)} - 1)\)
Verder is dan
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - (\sum^n_{i=1}(1 +(e^{-(y-\alpha)} - 1))\)
\(F_{\hat{\alpha}}(y) = 1 - ne^{-(y-\alpha)}\)
Na afleiding bekom ik dan:
\(f_{\hat{\alpha}}(y) = -(y - \alpha)*n*e^{-(y-\alpha)}\)
Wat nog altijd niet correct is.. Ik maak nog altijd heel wat denkfouten en/of rekenfouten jammergenoeg..

Berichten: 7.068

Re: Maximum-kans schatter

Oh, dat had ik al eerder willen zeggen: je gebruikt een som-teken, maar het moet een product zijn. Je afgeleide is trouwens ook niet goed.

Reageer