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Forum "mathematische Statistik" - Maximum-Likelihood
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Maximum-Likelihood: Korrektur
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 11:22 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Aufgabe
Hi!

$N$ Schüler gehen durch ein Labyrinth. Die Kinder tragen dabei die Nummern [mm] $1,\dots [/mm] ,N$. Beim Durchlaufen des Labyrinths trifft der Lehrer auf $n$ Kinder mit den Nummern [mm] $x_1,\dots ,x_n$. [/mm]

Schätzen Sie $N$ mithilfe der Maximum-Likelihood-Methode unter der Annahme, dass die Treffen unabhängig und identisch verteilt sind.

Gleichverteilt bedeutet ja, dass [mm] $x_i$ [/mm] mit der W-keit [mm] $f(x_i)=\frac{1}{N}$ [/mm] angetoffen wird.

Also [mm] $L(N)=\left(\frac{1}{N}\right)^n=\frac{1}{N^n}\right$ [/mm]

bzw. [mm] $L^\ast =\ln L(N)=\ln \frac{1}{N^n}=\ln [/mm] 1 [mm] -\ln N^n [/mm] = [mm] -n\ln [/mm] N$


Aber [mm] $\frac{\partial L^\ast}{\partial N}=-\frac{n}{N}=0 \iff [/mm] N=???$

Wo liegt mein Fehler?
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 13:19 Sa 29.06.2013
Autor: luis52

Moin Kongking

[willkommenmr]


>  
> Wo liegt mein Fehler?

Indem du annimmst, dass die Likelihoodfunktion differenzierbar ist, was nicht zutrifft, da $N$ eine natuerliche Zahl  ist.

Nimm an,  er trifft die Kinder $2, 5, 3, 5$. Wie sieht dann die Likelihoodfunktion $L(N)$ aus?

vg Luis


Bezug
                
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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:35 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Danke, dass du mir hilfst.

Also [mm] $X_1=2,\ X_2=5,\ X_3=3,\ X_4=5$ [/mm]

[mm] $L(2,5,3,5,N)=P_N[X_1=2,\ X_2=5,\ X_3=3,\ X_4=5]=\frac{1}{N^4}$ [/mm]


Das Supremum davon wäre dann für $N=1$? Das ist mit Sicherheit falsch.

Hat es was mit ungeordneter Ziehung mit Zurücklegen zu tun?


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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 13:47 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> Danke, dass du mir hilfst.

Gerne.

>  
> Also [mm]X_1=2,\ X_2=5,\ X_3=3,\ X_4=5[/mm]
>  
> [mm]L(2,5,3,5,N)=P_N[X_1=2,\ X_2=5,\ X_3=3,\ X_4=5]=\frac{1}{N^4}[/mm]
>  
>
> Das Supremum davon wäre dann für [mm]N=1[/mm]? Das ist mit
> Sicherheit falsch.

Ja. Aber das ist ein beliebter Fehler. Bedenke, dass  z.B.  $f(3)=0$, wenn $N=2$ ...

vg Luis

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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:50 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Achso, du meinst damit, das der Lehrer insgesamt mehr Kinder (bzw. Nummern) antreffen kann, als es Kinder (Nummern) gibt, weil er mache mehrfach treffen kann?

Bezug
                                        
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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 13:55 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> Achso, du meinst damit, das der Lehrer insgesamt mehr
> Kinder (bzw. Nummern) antreffen kann, als es Kinder
> (Nummern) gibt, weil er mache mehrfach treffen kann?

Nein, damit hat das nichts zu tun.

"Unsere" Likelihoodfunktion ist

[mm] $L(N)=f(2)\cdot f(5)\cdot f(3)\cdot [/mm] f(5)$.

Was ist dann z.B. $L(2)$?

vg Luis


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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:59 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

$ L(2) [mm] =\frac{1}{2}\cdot [/mm] 0 [mm] \cdot [/mm] 0 [mm] \cdot [/mm] 0$, weils keine Kinder mit Nummern 3 und 5 gibt?

Ich hoffe ich habe jetzt endlich mal was richtig hinbekommen...

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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:16 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> [mm]L(2) =\frac{1}{2}\cdot 0 \cdot 0 \cdot 0[/mm], weils keine
> Kinder mit Nummern 3 und 5 gibt?
>  
> Ich hoffe ich habe jetzt endlich mal was richtig
> hinbekommen...

Genau. Und fuer welche $N$ ist [mm] $L(N)\ne0$? [/mm]

vg Luis




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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:21 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

für [mm] $N\ge [/mm] 5, richtig?

Also allgemein: [mm] $L(N)=\begin{cases} \frac{1}{N^n}, & \mbox{für } N\ge max\{x_1,\dots , x_n\} \\ 0, & \mbox{sonst } \end{cases}$ [/mm]

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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:34 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> für [mm]$N\ge[/mm] 5, richtig?
>  
> Also allgemein: [mm]L(N)=\begin{cases} \frac{1}{N^n}, & \mbox{für } N\ge max\{x_1,\dots , x_n\} \\ 0, & \mbox{sonst } \end{cases}[/mm]


[ok] Und wo liegt das Maximum?

vg Luis

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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:38 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Cool :-)

Also ich würde sagen, bei 1, wenn eben [mm] $N\ge max\{x_1,\dots , x_n\} [/mm] $ und eigentlich überall, wenn dies nicht der Fall ist.




Bezug
                                                                                        
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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:14 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> Also ich würde sagen, bei 1, wenn eben [mm]N\ge max\{x_1,\dots , x_n\}[/mm]
> und eigentlich überall, wenn dies nicht der Fall ist.

[notok] Mit KongKingschen Formel erhalte *ich*

$ [mm] L(N)=\begin{cases} \frac{1}{N^n}, & \mbox{für } N\ge max\{x_1,\dots , x_n\} \\ 0, & \mbox{sonst } \end{cases} [/mm] $

also

$ [mm] L(N)=\begin{cases} \frac{1}{N^4}, & \mbox{für } N\ge 5 \\ 0, & \mbox{sonst } \end{cases} [/mm] $.

Somit ist beispielsweise $L(1)=0$ und [mm] $L(4711)=1/4711^4$ [/mm] ...

vg Luis


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Maximum-Likelihood: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:24 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Ohje ohje danke.

Das heißt das Maximum bzw. Supremum von $L(N)$ erhalte ich für $N= [mm] max\{x_1,\dots , x_n\} [/mm] $?

Bezug
                                                                                                        
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Maximum-Likelihood: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:41 Sa 29.06.2013
Autor: luis52


> Ohje ohje danke.
>  
> Das heißt das Maximum bzw. Supremum von [mm]L(N)[/mm] erhalte ich
> für [mm]N= max\{x_1,\dots , x_n\} [/mm]?

Jawoll!

vg Luis


Bezug
                                                                                                                
Bezug
Maximum-Likelihood: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:46 Sa 29.06.2013
Autor: KongKing

Yuhu! Danke für alles!

Greets

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