Модель смеси распределений можно оценить с помощью:
Выберите один ответ:
a. Метода наименьших квадратов
b. Метода моментов
c. Метода максимального правдоподобия

Другие предметы Университет Модели смеси распределений ПМСА прикладной многомерный статистический анализ модель смеси распределений метод наименьших квадратов метод моментов метод максимального правдоподобия университет статистика оценка моделей Новый

Модель смеси распределений можно оценить с помощью метода максимального правдоподобия. Давайте разберем, почему именно этот метод является подходящим для оценки таких моделей.

Почему метод максимального правдоподобия?

• Суть метода: Метод максимального правдоподобия (ММП) заключается в нахождении таких параметров модели, которые максимизируют вероятность наблюдаемых данных при условии данной модели. Это позволяет нам находить наиболее вероятные значения параметров для смеси распределений.
• Применимость: Модели смеси распределений предполагают, что данные могут происходить из нескольких различных распределений. ММП хорошо подходит для этой ситуации, так как он учитывает сложную структуру данных и позволяет оценивать параметры для каждого из компонентов смеси.
• Гибкость: Метод максимального правдоподобия позволяет учитывать различные формы распределений в смеси и может быть адаптирован для работы с различными типами данных.

Почему не другие методы?

• Метод наименьших квадратов: Этот метод обычно используется для линейной регрессии и не подходит для оценки параметров моделей, которые включают смешанные распределения, так как он не учитывает вероятностную природу данных.
• Метод моментов: Хотя метод моментов может быть использован для некоторых оценок, он не всегда обеспечивает наилучшие результаты для сложных моделей, таких как модели смеси, поскольку не максимизирует вероятность наблюдаемых данных.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос - это метод максимального правдоподобия.