Como calcular máxima verossimilhança
A probabilidade máxima, ou ML, método foi proposto pela primeira vez pelo estatístico Inglês R. A. Fischer. Este método encontra a estimativa de um parâmetro que maximiza a probabilidade de observar os dados fornecidos um modelo para os dados. Calcular a estimativa de máxima verosimilhança de um parâmetro p tomando a derivada da função de probabilidade com respeito ao p e encontrar o ponto em que p é igual a zero.
Obter a função de verossimilhança ou a função de densidade de probabilidade (pdf) do parâmetro que você gostaria de estimar. A pdf é uma função que descreve a relativa probabilidade de uma variável aleatória para ocorrer em um determinado ponto. Exemplos de pdfs são o normal, gaussiana inversa, gama, de Poisson e distribuições de Bernoulli. Por exemplo, para uma distribuição normal, você pode querer encontrar as estimativas de média e variância.
Calcular o logaritmo natural da função de probabilidade. logaritmos naturais são fáceis de calcular e são padrão com a maioria das linguagens de programação como C, PHP e Matlab (função de log). Você ainda pode usar a função de log () no Excel ou usar a calculadora.
Calcule a derivada da função log probabilidade em relação ao parâmetro que você está tentando estimar (p). Alguns programas como o Matlab têm construído em funções como diff () e polyder () para calcular a derivada. Em outros programas, tais como C e Excel, é possível calcular a derivada de y em relação a x, como se segue: dy / dx = (y1-y0) / (x1-X0). Em que Y1, X1 possuem os valores actuais das variáveis de entrada e saída Y e X, e Y0, x0 é o (decrementais) valores anteriores de y e x.
Defina a igual derivada a zero e resolver para o parâmetro que você está tentando estimar (p).
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