Soru

Zorluk: KolayEn Çok Olabilirlik Yöntemi (Maximum Likelihood Estimation)

Bir vergi dairesinde gerçekleştirilen denetimler sonucunda, her bir vergi beyannamesinin hatalı olma olasılığı pp olan bir Bernoulli dağılımına uygun olduğu kabul edilmektedir. Bağımsız ve özdeş dağılımlı 10 beyanname üzerinde yapılan incelemede 4 beyannamenin hatalı olduğu saptanmıştır. Buna göre, bir beyannamenin hatasız olma olasılığını temsil eden 1p1 - p fonksiyonunun en çok olabilirlik (MLE) tahmini aşağıdakilerden hangisidir?

  1. A
    0,20,2
  2. B
    0,40,4
  3. C
    0,50,5
  4. 0,60,6Cevap
  5. E
    0,80,8

Cevap

Beyannamenin hatasız olma olasılığının en çok olabilirlik tahmini 0,60,6 olarak bulunur.
Verilen örneklemde 10 beyannameden 4'ü hatalı olduğu için hatalı olma olasılığı pp için en çok olabilirlik tahmini 4/10=0,44/10 = 0,4 olur. En çok olabilirlik yönteminin değişmezlik özelliği gereğince, bir parametrenin fonksiyonunun tahmini, o parametrenin tahmininin aynı fonksiyonuna eşittir. Bu nedenle, hatasız olma olasılığı olan 1p1-p için tahmin 10,4=0,61 - 0,4 = 0,6 olarak hesaplanır.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklem verilerini ve parametreleri tanımlayın.
n=10n = 10 (toplam beyanname), Xi=4\sum X_i = 4 (hatalı beyanname sayısı).
Bernoulli dağılımında en çok olabilirlik tahmini için örneklem toplamı ve boyutu gereklidir.
2
pp parametresi (hatalı olma olasılığı) için en çok olabilirlik tahmin edicisini (MLE) hesaplayın.
p^=Xin=410=0,4\hat{p} = \frac{\sum X_i}{n} = \frac{4}{10} = 0,4.
Bernoulli dağılımı için pp parametresinin MLE'si örneklem ortalamasına (Xˉ\bar{X}) eşittir.
3
En çok olabilirlik tahmin edicilerinin değişmezlik (invariance) özelliğini uygulayın.
1p^=1p^=10,4=0,6\widehat{1-p} = 1 - \hat{p} = 1 - 0,4 = 0,6.
Eğer θ^\hat{\theta}, θ\theta için bir MLE ise, g(θ^)g(\hat{\theta}) de g(θ)g(\theta) için bir MLE'dir.

Anahtar Kavram

En Çok Olabilirlik Tahmin Edicilerinin Değişmezlik (Invariance) Özelliği
Bu soruyu puanla