作者joewusuper (阿吉)
站内Statistics
标题[问题] 有关likehood function 的问题
时间Tue Aug 16 18:02:18 2011
请问各位大大~
我这个问题已经爬过相关文章~但是没有找到相关的讨论文章~
在loss model的参考用书的课文有提到~
以gamma和exponential为例~
如果参数较复杂的模型(gamma)其likelihood的值会高於参数较少模型(指数)~
我在excel有做过测试~
同一组资料用指数分配和gamma分配
算出来概似函数的值确实是gamma比指数大
不知道有没有更直观的想法~可以解释这个现象~
在麻烦各位解答了~^^
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 163.14.83.23
1F：推 harpy111:！ 这个问题我最近也刚好读到，也正在困惑中欸~~！ 08/16 18:08
2F：→ harpy111:希望版上有大大能帮忙解答 08/16 18:08
※ 编辑: joewusuper 来自: 163.14.83.23 (08/16 18:15)
3F：→ bmka:This is true when you compare nested models. In your 08/16 20:41
4F：→ bmka:example, exponential models are nested within gamma 08/16 20:43
5F：→ bmka:models. 08/16 20:44
6F：→ joewusuper:感谢大大回应~但是有更直觉的看法~或是证明的方法 08/17 15:23
7F：→ joewusuper:还是这就是统计的结果~当作定理知道就好 08/17 15:24
8F：→ ADORIAN:如果你的 likelihood 中参数部份是代入 MLE, 那这个结论是 08/17 15:36
9F：→ ADORIAN:很直觉的。因为 exponenital 分配是 gamma 分配中参数 08/17 15:37
10F：→ ADORIAN:alpha 为 1 的情况, 自然在求 exponential 的 MLE 时, 08/17 15:39
11F：→ ADORIAN:可视为参数空间被加以限制 (相对於 gamma 的参数空间而言) 08/17 15:40
12F：→ ADORIAN:所以 gamma 的 likelihood 值 (参数代 MLE) 会比较大 08/17 15:40
13F：→ joewusuper:我了解了~感谢大大的回答 08/17 15:51
14F：→ bmka:Note that in general this is not true when the models are 08/17 20:45
15F：→ bmka:not nested. 08/17 20:46