Яка оцінка максимальної правдоподібності моделі Arima?

Оцінка максимальної правдоподібності Ця методика знаходить значення параметрів, які максимізують ймовірність отримання даних, які ми спостерігали. Для моделей ARIMA MLE подібний до оцінок за методом найменших квадратів, які можна отримати шляхом мінімізації T∑t=1ε2t.

У статистиці оцінка максимальної правдоподібності (MLE). метод оцінки параметрів передбачуваного розподілу ймовірностей за деякими даними спостереження. Це досягається шляхом максимізації функції правдоподібності, щоб згідно з припущеною статистичною моделлю спостережувані дані були найбільш імовірними.

Оцінка послідовності максимальної правдоподібності (MLSE) є математичний алгоритм, який витягує корисні дані з шумного потоку даних.

Для моделей ARMA логарифмічна ймовірність має форму. l(φ,θ,σ 2.

Метод максимальної правдоподібності зазвичай використовується для оцінки параметрів в a логлінійна модель. Як показано в роботі Хабермана (1973b), оцінки максимальної правдоподібності очікуваних значень частот клітинок однозначно визначені, якщо вони існують, і вони існують, якщо всі спостережувані частоти клітинок додатні.

Оцінювач максимальної правдоподібності (MLE) параметра θ, показаний ˆΘML, є випадковою величиною ˆΘML=ˆΘML(X1,X2,⋯,Xn) значення якого при X1=x1, X2=x2, ⋯, Xn=xn визначається як ˆθML.