統計学、最尤推定について

このQ&Aのポイント
  • ワイブル分布に従うデータからパラメータを最尤推定する方法について質問があります。
  • 特定のパラメータを既知とした場合と未知とした場合での最尤推定値の共分散について知りたいです。
  • シチュエーションが分かりづらいですが、証明において個の共分散を使用したいです。
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統計学、最尤推定について

統計学、最尤推定について こんにちは。早速ですが、質問させてください。 ある分布、ここでは例としてワイブル分布W(m,η)のパラメータについて考えます。 ここに、mはワイブルパラメータ、ηは尺度パラメータです。 ワイブル分布に従うデータx1,...,xnからパラメータを最尤推定します。 このとき、例えば、m=2が真の値だとして、その値を既知としたもとで最尤推定 された\hat{η}(m)と、その値を未知としたもとで最尤推定された\hat{m}の共分散を 求めたいがどうすれば良いかと言うのが質問です。 分かりづらいシチュエーションですが、ある証明の中で個の共分散を使いたいのです。 よろしくお願いいたします。

質問者が選んだベストアンサー

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  • ur2c
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回答No.1

2-parameter Weibull の最尤推定量は closed form になりませんよね? だから数値的に最尤推定をした上で、得られた推定値を使って共分散を求めるしかないでしょう。つまり多分、証明の役には立ちません。

kzkz_tool
質問者

お礼

漸近的にFisher情報行列的な物を使ってでもいえたらいいなと思ってたのですが。。 コメントありがとうございました。

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