DamiRocK

Нормальная модель N(2a,a): оценка параметра по среднему и квадратам

В нормальной модели среднее равно 2a, дисперсия a. Логарифм правдоподобия приводит к квадратному уравнению для a.

Модель

X₁,…,Xₙ независимы и имеют распределение N(2a,a), где a>0. Требуется вывести оценку максимального правдоподобия.

Логарифм правдоподобия

С точностью до константы

ℓ(a)=−(n/2)ln a − [1/(2a)]Σ(Xᵢ−2a)².

Раскрывая квадрат, получаем

ℓ(a)=const−(n/2)ln a−ΣXᵢ²/(2a)+2ΣXᵢ−2na.

Условие первого порядка

Производная:

ℓ′(a)=−n/(2a)+ΣXᵢ²/(2a²)−2n.

После умножения на 2a²:

4na²+na−ΣXᵢ²=0.

Положительный корень:

â=[−1+√(1+16·mean(X²))]/8.

Почему выборочное среднее не входит явно

Параметр одновременно управляет средним и дисперсией. После раскрытия квадрата член 2ΣXᵢ не зависит от a и исчезает из score. Это особенность конкретной связи μ=2a, σ²=a.

Метод первого момента дал бы X̄/2; это другая оценка и она может оказаться отрицательной при конечной выборке, хотя a>0.

HSE KNAD Statistics 2024–2025 · ha-01 · закреплённый источник · CC0 1.0. Решение редакции к открытому заданию.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.