Метод максимального правдоподобия в непрерывном случае

=========================
Подписаться на канал - / @Основыанализаданных
Курс программирования на R - • Основы программировани...
Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R

[@tatyanalysenko2012]

Аплодисменты! Лучшего обьяснения я еще не встречала. Спасибо!

[@junoreactor11]

Заебись объяснил. А то у меня диплом через 3 недели, а я его ещё не писал.

[@nastya4483]

пригодился диплом?

[@stersam2984]

@@nastya4483 наверное нет

[@TheSpectatorProject]

А почему взято экспоненциальной распределение?

[@drey_mod]

6:03 долго думал хД
А вообще, доступно и понятно, спасибо :)

[@dronnet]

Супер обьяснения !! И крайне понятные, считаю что ВСЕ обьяснения надо делать на рельных примерах, а не просто некие абстрактные буквы.
Но всё же есть несколько вопросов:
1. Почему решили что данные Y распределены по экспоненциальному закону? А если по нормальному распределению или лапласу? Но тут ответ есть, эти распределения имеют формулу и значит дифференцируются. А во если нет и близко нужного закона? что делать?
Например известный датасет с цветами Iris - там вообще чёрт знает что а не распределения.
2. Что делать потом с полученным параметром лямбда?
3. В ответе получили что параметр лямбда равен среднему значению. И тогда вопрос - а стоило ли городить этот огород?
ua-cam.com/video/ewe27he5hTY/v-deo.html здесь, для нормального распределения, так же получили среднее значение ))

[@валентинвладимирский-ш4д]

Спасибо

[@Валькирия-в8з]

Супер! Завтра буду логарифмировать свою функцию p(x;a) = 2axe^-ax

[@АлександрПетренко-с1и]

спасибо, что называется, на пальцах все просто и подробно изложили

[@hopelesssuprem1867]

Отличное объяснение

[@sanyajonny2833]

Типа метод доказывает очевидные вещи? Средне в експ. распределении равно 1/лямбда то есть 1/(1/2) = 2, что и так получилось если 200(сумму)/100(наблюдения)

[@Uni-Coder]

Возьми другое распределение, у которого параметр - не матожидание.

[@whos_your_daddy]

Отличный материал! Спасибо