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Mathematik-Online-Lexikon:

geometrische Verteilung


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Eine Zufallsvariable $ \mbox{$X$}$ ist geometrisch verteilt, wenn für $ \mbox{$k\in\mathbb{N}$}$ gilt $ \mbox{$P(X=k) = \vartheta\,(1-\vartheta)^{k-1}$}$.

Bestimme einen Maximum-Likelihood-Schätzer für den Parameter $ \mbox{$\vartheta\in(0,1)$}$ einer geometrisch verteilten Stichprobe $ \mbox{$X_1,\dots,X_n$}$.

Die Likelihood-Funktion ist

$ \mbox{$\displaystyle
L(x_1,\dots,x_n,\vartheta) \; = \; P_\vartheta(X_1=x_1)...
...vartheta(X_n=x_n)
\; = \; \vartheta^n\,(1-\vartheta)^{(\sum_{i=1}^nx_i)-n}.
$}$
Um den zugehörenden Maximum-Likelihood-Schätzer für $ \mbox{$\vartheta$}$ zu bestimmen ist das Maximum von $ \mbox{$L(x_1,\dots,x_n,\vartheta)$}$ in Abhängigkeit von $ \mbox{$\vartheta$}$ zu bestimmen. Die notwendige Bedingung für ein (lokales) Extremum ist
$ \mbox{$\displaystyle
\begin{array}{rcl}
0 = \frac{d}{d\vartheta}L(x_1,\dots...
...bigl(n\,(1-\vartheta)-\vartheta\,
((\sum_{i=1}^n x_i) -n)\bigr)
\end{array}$}$

Aus der Bedingung $ \mbox{$n\,(1-\vartheta)-\vartheta\,((\sum_{i=1}^n x_i) -n) = 0$}$ folgt

$ \mbox{$\displaystyle
\vartheta \;= \; \frac{n}{\sum_{i=1}^n x_i} \; = \; \frac{1}{\bar{x}_n}.
$}$

Der Maximum-Likelihood-Schätzer ist also $ \mbox{$(\bar{X}_n)^{-1}$}$.

Alternativ kann auch $ \mbox{$\frac{d}{d\vartheta}\log(L(x_1,\dots,x_n,\vartheta))$}$ berechnet werden, was oft erhebliche Vereinfachung bedeutet.

(Autoren: Künzer/Meister/Nebe)

siehe auch:


  automatisch erstellt am 25.  1. 2006