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Likelihood Funktion: Was ist richtig ?!
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:46 Mi 05.03.2008
Autor: Tim221287

ich habe gerade zwei verschiedene Formeln einer Likelihood-Funktion vor mir liegen und bin gerade leider völlig überfragt welche Richtig ist

zum einen [mm] p^{k} [/mm] * [mm] (1-p)^{1-k} [/mm]

zum anderen [mm] p^{k} [/mm] * (1-p)

Die Ableitungen für beide Formeln sind nun gänzlich verschieden.

Somit also auch die Formel die ich zur Maxima-Berechnung brauche.

Die obere Formel habe ich aus meiner Vorlesung die untere aus Wikipedia....
welche ist nun richtig ?! bin da ein wenig ratlos

        
Bezug
Likelihood Funktion: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 20:22 Mi 05.03.2008
Autor: luis52


> ich habe gerade zwei verschiedene Formeln einer
> Likelihood-Funktion vor mir liegen und bin gerade leider
> völlig überfragt welche Richtig ist
>  
> zum einen [mm]p^{k}[/mm] * [mm](1-p)^{1-k}[/mm]

Steht da  [mm]p^{k}[/mm] * [mm](1-p)^{1-k}[/mm] oder vielleicht  [mm]p^{k}[/mm] * [mm](1-p)^{n-k}[/mm]?

>  
> zum anderen [mm]p^{k}[/mm] * (1-p)
>  

> Die obere Formel habe ich aus meiner Vorlesung die untere
> aus Wikipedia....

Und wo da?

Gruss Luis

Bezug
                
Bezug
Likelihood Funktion: Frage (überfällig)
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 14:12 Mo 10.03.2008
Autor: Tim221287

habe da bei Wikipedia einfach Likelihood-Funktion eingegeben und nun ja bei dem Bespiel zum Maximum Lilkelihood-Schätzer habe ich halt die entsprechende Formel gefunden

Bezug
                        
Bezug
Likelihood Funktion: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 14:20 Mi 12.03.2008
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
                        
Bezug
Likelihood Funktion: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:05 Mi 12.03.2008
Autor: BertanARG

Hi,

in dem Wiki-Beispiel ist ja gerade ein Fall beschrieben, bei dem aus einer Urne in vier Versuchen dreimal rote und einmal eine schwarze Kugel gezogen wurde.

Daher lautet hier die Likelihood-Funktion

[mm] p^3*(1-p)^{4-3}=p^3*(1-p) [/mm]


Im Falle eines binomialverteilten Modells kann man die Likelihoodfunktion folgendermaßen definieren....

In n Beobachtungen wird k mal ein spezielles Ergebnis beobachtet...

[mm] L_{n,k}(p)=p^k*(1-p)^{n-k} [/mm]


Natürlich kann die Likelihood-Funktion auch eine ganz andere Form haben, wenn die zugrundeliegende Verteilung nicht gerade die Binomialverteilung ist.

Bezug
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