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188 | Capitolo 11 - Stime di parametri |
11.4.5 Interpolazione non lineare
Formule analoghe a quelle trovate si possono ricavare per risolvere il problema dell’interpolazione di curve di ordine superiore al primo (parabole, cubiche, polinomiali in genere) ad un insieme di dati sperimentali, sempre usando il metodo della massima verosimiglianza.
Nel caso poi ci si trovasse di fronte ad una curva di equazione diversa da un polinomio, in parecchi casi è possibile linearizzare la relazione cambiando variabile: così, ad esempio, se due grandezze hanno tra loro una relazione di tipo esponenziale, il logaritmo naturale ne avrà una di tipo lineare:
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11.5 Altre applicazioni della stima di massima verosimiglianza
Per concludere il capitolo, presentiamo altre tre applicazioni del metodo della massima verosimiglianza: la stima delle probabilità ignote di un insieme di modalità esclusive ed esaurienti cui può dar luogo un fenomeno casuale; la stima sia della media che della varianza di una popolazione normale; e la stima del range di una popolazione uniforme.
11.5.1 Stima di probabilità
Supponiamo che un fenomeno casuale possa dare origine ad un numero finito di eventualità, ognuna delle quali sia associata ad un valore ignoto della probabilità; se, eseguite prove indipendenti, indichiamo con la frequenza assoluta con cui ognuna delle eventualità si è presentata nel corso di esse, quale è la stima di massima verosimiglianza, , per le incognite probabilità ?
La funzione di verosimiglianza è, visto che la generica delle eventualità, di probabilità , si è presentata volte, data1 da