Calcolo della massima verosimiglianza di una distribuzione statistica permette un ricercatore di fare inferenze sulla popolazione da cui è venuto un dataset . Nella stima di massima verosimiglianza , è importante includere uno stimatore per i dati . Questo stimatore permette il calcolo di una funzione di verosimiglianza , che è possibile utilizzare per trovare la massima verosimiglianza grafica . Istruzioni

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determinare la distribuzione della popolazione da cui i dati sono da campionare . Questa distribuzione dipende dal tipo di dati che si intende provare . Ad esempio , il campionamento misure di altezza da un gruppo di persone è una distribuzione normale ( o gaussiana ) . Campionamento il numero di teste in una serie di lanci della moneta è una distribuzione binomiale .

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Scrivi la funzione di densità di probabilità della distribuzione . Se non si ha familiarità con la funzione di densità di probabilità per i dati che si prevede di misurare , è possibile trovare la forma matematica nella maggior parte dei libri di testo di statistica . Ad esempio , se i dati sono in forma di successo /fallimento , come per le accettazioni ad università o altri tali procedure , si tratta di una distribuzione binomiale , che ha la funzione di densità di probabilità di p NCK * ^ k * ( 1 – p ) ^ ( nk ) , dove NCK è la funzione combinatoria , n /[ k ( nk ) ! ] !; p è la probabilità di successo; n è il numero di prove e k è il numero di successi .

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Mettere le informazioni di base ( dati non reali ) e stimatore nella funzione di densità di probabilità . Ad esempio, se si sta eseguendo 10 prove (applicando a 10 università) e dispone di uno stimatore di una probabilità del 70% per entrare in una università , si avrà la funzione di densità di probabilità risulta : f ( k