Halli Hallo,
ich habe mal eine Frage zum ML Schätzer. Angenommen man hat eine Stichprobe von Daten, weiss aber nicht genau welcher Verteilung diese Daten entstammen. Kann man dann nicht einfach mit der ML Methode verschieden Verteilungen „durchspielen“ und dann die Verteilung mit der größten Likelihood wählen?
Danke für eure Anregungen!
Auch hallo
Angenommen man hat
eine Stichprobe von Daten, weiss aber nicht genau welcher
Verteilung diese Daten entstammen.
Für so etwas verwendet man wohl auch/eher sog. Anpassungstests, z.B. Chi-Quadrat, Kolmogorov-Smirnoff,…
mfg M.L.
Hi,
das würde wenig nützen, denn du willst ja nicht die Verteilung von y wissen (wenn ja, dann wäre es viel einfacher mit KS-anpassung zu arbeiten), sondern die Verteilung der Residuen (z.B. für eine ANOVA). Der ML bezieht aich aber auf eine optimale Schätzung der Parameter, und sagt über die Verteilung der Residuen gar nichts aus.
daher würde man dann auch wieder einen Anpassungstest der Residuen machen.
Oder - wenn deine Stichprobe moderat groß ist - du verwendest eine maxT-Statistik (Theorie hier: http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/vign…, anwendung hier: http://www.plosone.org/article/info:doi%2F10.1371%2F…).
Viele Grüße,
JPL