統計學問題...如何求...均勻分配之最大概似估計量

2008-03-13 7:12 pm
X1,X2....Xn為一來自均勻分配 U(Θ-0.5 ,Θ+0.5)之隨機樣本.
請問要如何求Θ之MLE呢?

我的想法是:
pdf是 f(xi)=1 , Θ-0.5 < x i<Θ+0.5
X1,X2....Xn的聯合機率密度函數是
L(......)=f(x1)xf(x2)x.....xf(xn) = 1

聯合機率密度函數恆等於1,和Θ無關
沒辦法用微分求L(......)的極大值
也沒辦法用判斷的(?)
所以Θ的MLE......不存在嗎?

我的想法哪裡錯掉了嗎?
各位..統計高手請幫我指正
謝謝!
更新1:

謝謝兩位高手的指教. 看了兩位的說明,覺得有點似懂非懂...... 想再請教一下: 為什麼: X(n)-0.5 =< Θ(X1, X2, ..., Xn) =< X(1)+0.5 就是MLE呢??? 我的意思是,如何進一步說明Θ落在這個範圍內,就有符合MLE的定義? 謝謝!

回答 (2)

2008-03-13 7:57 pm
✔ 最佳答案
把N個觀察樣本中的X重新排序,最小者為X(1) ,次小者為X(2) ,……,依此類推,最大者為X(N)。
則因為Θ - 0.5 =< X(1) < X(2) < …… < X(N) =<Θ 0.5,
所以 Θ =< X(1) 0.5,並且Θ >= X(N) - 0.5。
因此,任何統計量 X(N) - 0.5 =<Θ(X1, X2, ..., XN) =< X(1) 0.5都是最大概似估計量(MLE)。
例如:[X(1) X(N)] / 2 是個MLE。
但 [4X(1) 2X(N) 1] / 6 和 [2X(1) 4X(N) - 1] / 6 同樣也是個MLE。
MLE並不具有唯一性!

2008-03-13 11:59:04 補充:
「+號」沒有顯現出來……

例如:[X(1) + X(N)] / 2 是個MLE。

但 [4X(1) + 2X(N) + 1] / 6 和 [2X(1) + 4X(N) - 1] / 6 同樣也是個MLE。

2008-03-14 06:56:28 補充:
如何進一步說明Θ落在這個範圍內,就有符合MLE的定義?

白話一點說,就是這個範圍的Θ最有可能出現我們的觀察樣本。

例如,觀察的樣本是9.52, ..., 10.48,很自然你會覺得Θ是介於[9.98, 10.02]之間,因為這個範圍的Θ最有可能出現這組(9.52, ..., 10.48)的觀察樣本。Θ如果在是[9.98, 10.02],如11,或9,就根本不可能出現上述樣本。

2008-03-14 07:02:53 補充:
MLE的精神就是什麼樣的參數,最有可能出現我們所得到的樣本。

如果已知分配型態,用聯合機率密度函數L(......),以微分法求L的極大值,可以找出使L(......)最大的Θ,但如果是退化的L(......),如本題中的例子,就得用邏輯來推論了!

2008-03-14 12:28:32 補充:
更正:
Θ如果在是[9.98, 10.02]範圍之外,如11,或9,就根本不可能出現上述樣本。
2008-03-13 7:42 pm
1.Θ-0.5 < x i<Θ+0.5
2.minXi + 0.5 > Θ > maxXi-0.5
3.Θ的估計式在這個範圍內均是MLE,意即MLE並不一定唯一

2008-03-13 13:52:55 補充:
請參考我以前的回答:

2008-03-13 13:53:09 補充:
"http://tw.knowledge.yahoo.com/question/question?qid=1507111906706"


收錄日期: 2021-04-20 23:14:58
原文連結 [永久失效]:
https://hk.answers.yahoo.com/question/index?qid=20080313000016KK02930

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