Statistiche - Stima del punto migliore
La stima puntuale implica l'uso di dati campionari per calcolare un singolo valore (noto come statistica) che serve come "migliore ipotesi" o "migliore stima" di un parametro di popolazione sconosciuto (fisso o casuale). Più formalmente, è l'applicazione di uno stimatore puntuale ai dati.
Formula
$ {MLE = \ frac {S} {T}} $
$ {Laplace = \ frac {S + 1} {T + 2}} $
$ {Jeffrey = \ frac {S + 0,5} {T + 1}} $
$ {Wilson = \ frac {S + \ frac {z ^ 2} {2}} {T + z ^ 2}} $
Dove -
$ {MLE} $ = stima massima di verosimiglianza.
$ {S} $ = numero di successi.
$ {T} $ = Numero di prove.
$ {z} $ = valore Z-critico.
Esempio
Problem Statement:
Se una moneta viene lanciata 4 volte su nove prove con un intervallo di confidenza del 99%, qual è il miglior punto di successo di quella moneta?
Solution:
Successo (S) = 4 Prove (T) = 9 Livello di intervallo di confidenza (P) = 99% = 0,99. Per calcolare la stima del punto migliore, calcola tutti i valori:
Passo 1
Passo 2
Passaggio 3
Passaggio 4
Scopri il valore Z-Critical dalla tabella Z. Valore critico Z (z) = per il livello del 99% = 2,5758
Passaggio 5
Risultato
Di conseguenza, la stima del punto migliore è 0,468 come MLE ≤ 0,5