Тема лекции: Методы построения оценок 0:00 Общение со студентами 3:05 Метод моментов 14:14 Интуитивное описание метода моментов 16:36 Пример 1 для метода моментов (Binom(k,\theta)) 19:57 Пример 2 для метода моментов (N(\theta_1,(\theta_2)^2)) 24:32 Пример 3 - Равномерное распределение 26:30 Метод максимального правдоподобия 31:28 Функция правдоподобия 37:20 Трюк с логарифмированием ф-ции правдоподобия 38:30 Пример 1 - Бином 48:43 Пример 2 - Нормальное распределение 56:50 Пример 3 - Равномерное распределение 1:01:00 Задачка с равномерным распределением на расчёт мат ожидания к-ой статистики 1:04:19 Вопросы
На примере метода максимальной правдоподобности для равномерного распределения - просто взрыв мозга. На отрезке функция УБЫВАЕТ, поэтому максимальное значение достигается в точке максимума икс, на ПРАВОЙ границе отрезка. Как у дроби может быть максимум там, где по факту минимум? Кто-нибудь может объяснить???
Функция равна нулю, если θ меньше хотя бы одного x_i. Начиная с θ = x_(n) функция ненулевая и начиная с этого момента она убывает. Поэтому все верно, в качестве точки максимума взяли самую левую точку, в которой функция правдоподобия не ноль.
19:28 офигенно сократил! Если уж разбираете простой пример - так разбирайте! С тем же успехом вы могли вместо биноминального - нормальное распределение использовать От того, что два уравнения получатся непойми как выведенных ровным счетом ничего не изменится, пример как был непонятным так и останется.
Тема лекции: Методы построения оценок
0:00 Общение со студентами
3:05 Метод моментов
14:14 Интуитивное описание метода моментов
16:36 Пример 1 для метода моментов (Binom(k,\theta))
19:57 Пример 2 для метода моментов (N(\theta_1,(\theta_2)^2))
24:32 Пример 3 - Равномерное распределение
26:30 Метод максимального правдоподобия
31:28 Функция правдоподобия
37:20 Трюк с логарифмированием ф-ции правдоподобия
38:30 Пример 1 - Бином
48:43 Пример 2 - Нормальное распределение
56:50 Пример 3 - Равномерное распределение
1:01:00 Задачка с равномерным распределением на расчёт мат ожидания к-ой статистики
1:04:19 Вопросы
Добавили
На примере метода максимальной правдоподобности для равномерного распределения - просто взрыв мозга. На отрезке функция УБЫВАЕТ, поэтому максимальное значение достигается в точке максимума икс, на ПРАВОЙ границе отрезка. Как у дроби может быть максимум там, где по факту минимум? Кто-нибудь может объяснить???
Функция равна нулю, если θ меньше хотя бы одного x_i. Начиная с θ = x_(n) функция ненулевая и начиная с этого момента она убывает. Поэтому все верно, в качестве точки максимума взяли самую левую точку, в которой функция правдоподобия не ноль.
А почему 360 только? Обещали же выкладывать на ютюбе с задержкой, чтобы повысить качество записей, а в итоге его понизили...
Посмотри ещё раз (ютуб какое-то время обрабатывает)
19:28 офигенно сократил! Если уж разбираете простой пример - так разбирайте! С тем же успехом вы могли вместо биноминального - нормальное распределение использовать От того, что два уравнения получатся непойми как выведенных ровным счетом ничего не изменится, пример как был непонятным так и останется.
X с чертой заменяем на 1/n * суммирование . Затем обе части уравнения делим на k
Вроде все тривиально тут.