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Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie
Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie
Herausforderung: Schätzung der Parameter der Chi-Square-Verteilung
Swipe to start coding
Angenommen, wir haben Stichproben aus der Chi-Quadrat-Verteilung. Wir müssen den Parameter K
dieser Verteilung bestimmen, der die Anzahl der Freiheitsgrade darstellt.
Wir wissen, dass der mathematische Erwartungswert des Chi-Quadrat-verteilten Wertes gleich diesem Parameter K ist.
Schätzen Sie diesen Parameter mit der Momentenmethode und der Maximum-Likelihood-Methode. Da die Anzahl der Freiheitsgrade nur diskret sein kann, runden Sie die resultierende Zahl auf die nächste ganze Zahl.
Ihre Aufgabe ist:
- Berechnen Sie den Mittelwert über die Stichproben mit der Methode
.mean()
. - Verwenden Sie die Methode
.fit()
, um die Maximum-Likelihood-Schätzung für den Parameter zu erhalten.
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
Herausforderung: Schätzung der Parameter der Chi-Square-Verteilung
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Angenommen, wir haben Stichproben aus der Chi-Quadrat-Verteilung. Wir müssen den Parameter K
dieser Verteilung bestimmen, der die Anzahl der Freiheitsgrade darstellt.
Wir wissen, dass der mathematische Erwartungswert des Chi-Quadrat-verteilten Wertes gleich diesem Parameter K ist.
Schätzen Sie diesen Parameter mit der Momentenmethode und der Maximum-Likelihood-Methode. Da die Anzahl der Freiheitsgrade nur diskret sein kann, runden Sie die resultierende Zahl auf die nächste ganze Zahl.
Ihre Aufgabe ist:
- Berechnen Sie den Mittelwert über die Stichproben mit der Methode
.mean()
. - Verwenden Sie die Methode
.fit()
, um die Maximum-Likelihood-Schätzung für den Parameter zu erhalten.
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