Die Verwendung von Maximum-Likelihood-Schätzung

Maximum-Likelihood-Schätzung ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung der Parameter einer Grundgesamtheit von ein Beispieldatensatz angesichts einer angenommenen Verteilungsmodell. MLE ist eine häufig verwendete Technik, die korrekt ist, wenn große Proben verwendet werden.

Verwendet

Diese statistische Verfahren wird eine große Anzahl von Modellen verwendet. Dazu gehören lineare Modelle, Faktorenanalyse, Prinzip Komponenten Analyse und Modellierung der strukturellen Gleichung. Diese Modelle werden in einer Reihe von Bereichen, einschließlich der Sozialwissenschaften, Neurowissenschaften und Teilchenphysik verwendet.

Vorteile

MLEs neigen einige wertvollen Eigenschaften haben. Mit zunehmender Größe der Stichprobe werden sie immer genaue und unvoreingenommene Schätzer der Varianz und Wahrscheinlichkeit Funktionen sind ideal für Tests Hypothesen mit Bezug zu verschiedenen statistischen Modelle und Parameter.

Nachteile

Dieses Verfahren eignet sich nicht für kleine Stichprobengrößen und ungenau und verzerrten Ergebnissen. Darüber hinaus wird Spezialsoftware manchmal benötigt dieser Analyse, obwohl neuere Versionen der wichtigsten Pakete jetzt MLE unterstützen.