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¿Por qué calculamos la media utilizando la EAM cuando ya sabemos que eso significa que es promedio de los datos?

Me he encontrado un problema en el libro de texto para la estimación de la media. El libro de texto problema es el siguiente:

Suponga que $N$ puntos de datos, $x_1$, $x_2$, . . . , $x_N$ , han sido generados por la unidimensionalidad de Gauss pdf desconocida de la media, pero de conoce la varianza. Derivar el ML estimación de la media.

Mi pregunta es, ¿por Qué necesitamos para estimar la media de uso de MLE cuando ya sabemos que la media es el promedio de los datos? La solución también se dice que el MLE estimación de la media de los datos. Qué tengo que hacer todos los agotador maximización de la MLE pasos para averiguar que significa que no es nada, pero el promedio de los datos es decir $(x_1+x_2+\cdots+x_N)/N$ ?

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Aksakal Puntos 11351

¿Por qué necesitamos para estimar la media de uso de MLE cuando ya sabemos que la media es el promedio de los datos?

El libro de texto del problema de los estados que $x_1,x_2,\dots,x_N$ es de $$x\sim\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$ Ellos le dicen que $\sigma$, $\mu$ tiene que ser estimado.

Es verdad que es obvio que una buena estimación de $\hat\mu=\bar x$?!

Aquí, $\bar x=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i$.

No era obvio para mí, y me sorprendí bastante al ver que es de hecho el MLE estimación.

También, considere esto: ¿si $\mu$ era conocido y $\sigma$ desconocido? En este caso MLE estimador es $$\hat\sigma^2=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(x-\bar x)^2$$

Observe cómo este estimador no es la misma como un estimador de la varianza de la muestra! No "ya lo sabemos" que la varianza de la muestra está dado por la siguiente ecuación? $$s^2=\frac{1}{N-1}\sum_{i}(x-\bar x)^2$$

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Cliff AB Puntos 3213

En este caso, el promedio de la muestra pasa a ser también el estimador de máxima verosimilitud. Así que haciendo todo el trabajo que se derivan de la MLE se siente como un innecesario ejercicio, como regrese a su intuitiva estimación de la media que se han utilizado en primer lugar. Bueno, este no fue "por casualidad"; esta fue elegido específicamente para mostrar que el MLE estimadores a menudo conducen a la intuitiva estimadores.

Pero lo que si no había intuitiva estimador? Por ejemplo, supongamos que usted tiene una muestra de iid gamma variables aleatorias y que estaban interesados en la estimación de la forma y los parámetros de la frecuencia. Tal vez usted podría tratar a razón de un estimador a partir de las propiedades que usted sabe acerca de distribuciones Gamma. Pero ¿cuál sería la mejor manera de hacerlo? La utilización de una combinación de la estimación de la media y la varianza? ¿Por qué no utilizar la estimación de la mediana en lugar de la media? En el registro o en la media? Todos estos podrían ser utilizados para crear algún tipo de estimador, pero que será una buena idea?

Resulta que el MLE teoría nos da una gran manera de sucintamente de obtener una respuesta a esa pregunta: tomar los valores de los parámetros que maximizan la probabilidad de los datos observados (que parece bastante intuitivo) y usar eso como su estimación. De hecho, tenemos la teoría de que los estados que, bajo ciertas condiciones, esto será aproximadamente la mejor estimador. Esto es mucho mejor que tratar de averiguar un único estimador para cada tipo de datos y, a continuación, pasando un montón de tiempo de preocuparme de si es realmente la mejor opción.

En resumen: mientras que el MLE no proporcionan una nueva visión en el caso de la estimación de la media de la normal de datos, que en general es una muy útil herramienta.

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Lev Puntos 2212

Es una cuestión de vocabulario confuso, como se ilustra en esas citas, directamente de google:

promedio
sustantivo: promedio; sustantivo en plural: los promedios

  1. un número que expresa el central o el valor típico en un conjunto de datos, en particular la moda, mediana, o (más comúnmente) la media, que es se calcula dividiendo la suma de los valores en el conjunto de sus número. "la proporción de mayores de 60 años está por encima de la media de la UE de 19 por ciento" sinónimos: media, mediana, modo, centro, centro

No es la mejor definición, estoy de acuerdo! Especialmente cuando lo que sugiere significa como un sinónimo. Yo creo que la media es la más apropiada para los conjuntos de datos o muestras como en $\bar{x}$ y no debe ser utilizado para las distribuciones, como $\mu$$\mathfrak{N}(\mu,\sigma²)$.

la media de

En matemáticas, la media tiene varias definiciones diferentes dependiendo de el contexto.

En probabilidad y estadística, la media y el valor esperado se utilizan como sinónimos para referirse a una medida de la tendencia central, ya sea de una distribución de probabilidad o de la variable aleatoria que se caracteriza por de la distribución. En el caso de una distribución de probabilidad discreta de una variable aleatoria X, la media es igual a la suma sobre todos los posible valor ponderado por la probabilidad de que el valor; es decir, se calcula tomando el producto de cada posible valor de x de X y su probabilidad P(x) y, a continuación, la adición de todos estos productos juntos, dando a $\mu = \sum x P(x)$.

Para un conjunto de datos, en los términos de la media aritmética, la esperanza matemática, y a veces el promedio se utilizan como sinónimos para referirse a una central el valor de un conjunto discreto de números: en concreto, la suma de los los valores dividido por el número de valores. La media aritmética de un conjunto de de los números de $x_1, x_2, ..., x_n$ es típicamente denota por $\bar{x}$, se pronuncia "x barra". Si el conjunto de datos se basa en una serie de las observaciones obtenidas mediante el muestreo de una población estadística, la la media aritmética se denomina la media de la muestra (denotado $\bar{x}$) a la distinguen de la población (denotado $\mu$ o $\mu_x$).

Como se sugiere en esta Wikipedia entrada, significa que se aplica a ambas distribuciones y de las muestras o de los conjuntos de datos. La media de un conjunto de datos o muestra también la media de la distribución empírica asociada con este ejemplo. La entrada también ejemplifica la posibilidad de una confusión entre los términos, ya que da la media y la expectativa como sinónimos.

expectativa sustantivo: expectativa; sustantivo en plural: las expectativas

  1. Matemáticas: otro término para el valor esperado.

Me gustaría restringir el uso de la expectativa de un objeto obtenida por una integral, como en $$\mathbb{E}[X]=\int_\mathcal{X} x\text{d}P(x)$$, pero la media de una muestra es una vez más las expectativas asociadas con la distribución empírica derivada de esta muestra.

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