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1、極大似然估計及其性質(zhì)一、極大似然估計設(shè)聯(lián)合密度函數(shù)為則似然函數(shù)為似然函數(shù)為使關(guān)于的似然函數(shù)最大化,求的一個估計,使獲得的已觀測到的樣本值的概率自大化,即最大似然估計量(MLE)。定義對數(shù)似然函數(shù)為則最大化的值也會最大化,對的導(dǎo)數(shù)稱作得分,將得分定義為0,即可解出(MLE),即二、MLE的性質(zhì)1、一致性。 2、漸進正態(tài)性。式中為信息矩陣當(dāng)是一個維向量時,表示個偏導(dǎo)數(shù)組成的列向量,即而的二階導(dǎo)數(shù)為3、漸進有效性。4、不變性。如果是的MLE,是的連續(xù)函數(shù),則是的MLE。5、得分的均值為0,方差為。三、線性模型的極大似然估計設(shè)的多元正態(tài)密度函數(shù)為關(guān)于的多元條件密度為是由中元素關(guān)于中元素的偏導(dǎo)數(shù)組成的矩
2、陣轉(zhuǎn)換成的行列式的絕對值,并且為恒等矩陣。則上述意義下的對數(shù)似然函數(shù)為求的偏導(dǎo)數(shù)令其為零,可解出極大似然估計并且,但不是的無偏估計,由于(基于同方差性),因此,求二階導(dǎo)數(shù)為按照信息矩陣的定義,則它的逆為為滿秩矩陣將、的結(jié)果代入似然函數(shù),可得似然函數(shù)的最大值為其中,為常數(shù),它與模型中的任何參數(shù)都無關(guān)系。四、三大檢驗設(shè)一般線性假設(shè)為為階矩陣,為維已知向量。設(shè)無約束條件的似然函數(shù)最大值為,約束條件的似然函數(shù)最大值為,則似然比為如果很小,則憑自覺拒絕原假設(shè),在某些情況下,可以由的某些特殊變換來對的“很小”導(dǎo)出精確的有限樣本檢驗(統(tǒng)計)量,普遍適用的大樣本檢驗是通過拉格朗日函數(shù)(求條件極值)求最大化可得約束的極大似然估計,令其殘差為,的約束條件的極大似然估計為,則其中,為常數(shù),它與模型中的任何參數(shù)都無關(guān)系。由似然比 2、檢驗。在成立下,有,可得為中約束條件的個數(shù)。用的一致估計量代替上式中的,則3、LM檢驗。記得分為當(dāng)約束條件有效時,應(yīng)趨近于。則此時,有。可以證明,在成立的情況下,其中用代替,代替,向量滿足,則并且,信息矩
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