Suurin todennäköisyys arvio ( MLE) onvoimakas määrällinen malli . Suunnitellut Sir Ronald Fisher , MLE voit laskeatodennäköisin väestön todellinen näyte . Jos haluat mennä pitkälle tilastoihin on tarpeen voit käyttää MLE . Oppia käyttämään MLE on lisäksi kannattaa sen itsensä vuoksi , koska et osaa arvioida tiedon paljon paremmin kuin voisi yksinkertaisemmat estimators.Things tarvitset
Binomial laskin
Paper
Pen tai lyijykynä
Näytä Enemmän Ohjeet
1
Kuvittele , ettäpaketti lamput , seitsemän 10 lamput toimivat ja että tämä paketti oli osa suurta siirtoa muita vastaavia paketteja . ” Maalaisjärkeä ” keino selvittääsuhteessa työntekijöiden hehkulamput tästä näytteestä on jakaa 7/10 ja arvioidaväestön osuus 0,7 työskentelevät sipulit .
2
sijaan jättää asioista että , ajattele kaikkiamahdollisia näyte mittasuhteet . MLE vie tätä lähestymistapaa , koska on vaintodennäköistä, ettäkoko väestö onosuus 0,7 työskentelevät polttimotesimerkkinäytteen teki .
3
Käytäbinomimallia laskinta tai Yksilölliset Binomial todennäköisyydet taulukko johtaatodennäköisesti kaikki mahdolliset mittasuhteet . Näppäile ” 10 ” in” n” kenttään ja ” 7 ” in” Prob . X ” -kenttään.
4
Testaatodennäköisyys eri todennäköisyyksiä menestyksen sijoittamalla eri arvot” p ” kenttään . Jos kirjoitat ” 0,2 ” in” p ” kentänbinomisen laskin , esimerkiksi näet, ettätodennäköisyys saadahavaittu otos 7/10 työpäivän sipulit on vain 0,0008 . Mitä tämä tarkoittaa , toisin sanoen , että jos jokainen polttimo on vain0,2 todennäköisyys työtä ,mahdollisuus saada seitsemän arkipäivän sipulitnäyte 10 on hyvin alhainen .
5
Yritä nähdä, mikä osuus menestys arvo antaa suurimman todennäköisyyden , koskan 10 jaProb . X 7. Sinun pitäisi nähdä, että ap on 0,7 tuottaa tämän tuloksen , todennäköisyydellä 0,267 . Tämä havainto osoittaa, että voisitte saadapaketin sipulit täsmälleen kutenesimerkiksi maistellahieman yli neljänneksenajan . Pääsääntöisesti ,MLE onbinomisuhteelle pitäisi vastata järkeä suhteessa , tässä tapauksessa 0,7 .