Прикладная статистика

<<- Назад к вопросам

Логарифмическая функция правдоподобия для выборки из нормального распределения объемом n имеет вид

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$h(m;\sigma^2)=(-n)\ln\sigma^2-\left(\frac{1}{2}\right)\ln(2\pi)-\frac{1}{2\sigma^2}\sum_{i=1}^n(x_i-m)^2$

$h(m;\sigma^2)=(-1)\ln\sigma+\left(-\frac{n}{2}\right)\ln(1\pi)-\frac{1}{2\sigma^2}\sum_{i=1}^m(x_i-m)^2$

$h(m;\sigma^2)=(-n)\ln\sigma-\left(\frac{n}{2}\right)\ln(2\pi)-\frac{1}{2\sigma^2}\sum_{i=1}^n(x_i-m)^2$ (Верный ответ)

$h(m;\sigma^2)=(-n)\ln\sigma+\left(-\frac{n}{2}\right)\ln(1\pi)-\frac{1}{2\sigma}\sum_{i=1}^n(x_i-m)^2$

Похожие вопросы

Функция правдоподобия представляется в виде произведения плотностей для отдельных элементов выборки

Параметрами нормального распределения являются

Критериями проверки согласия функции распределения выборки с функцией распределения F(x)

являются

Если "размножение выборок" осуществляется исключением по 2 наблюдения, то из выборки объемом 20 похожих выборок можно получить

Функция правдоподобия - это

При росте объема выборки квантили распределения Стьюдента стремятся к соответствующим квантилям

Многократное извлечение выборки из эмпирического распределения, осуществляемое методом Монте-Карло, - это суть

Разность между эмпирической и теоретической функциями распределения, умноженная на квадратный корень из объема выборки, - это

Значение случайной величины, для которого функция распределения принимает значение p или имеет место "скачок" со значения меньше p до значения больше p,- это

Пусть исходные данные - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин с одной и той же функцией распределения F(x). H(x) - функция распределения засоряющей совокупности. Тогда модель $F(x)=(1-\varepsilon)F_0(x)+\varepsilon H(x)$ - это модель