Suurimman uskottavuuden estimointi

Suurimman uskottavuuden estimointi on tilastotieteellinen menetelmä, jota käytetään tilastollisen mallin parametrien estimointiin. Suurimman uskottavuuden menetelmä maksimoi uskottavuusfunktion mallin parametrien suhteen.

Historia
Suurimman uskottavuuden estimointi on alun perin Ronald Fisherin vuosina 1912–1922 esittelemä ja nimeämä menetelmä. Alkuperäistä teoriaa ovat sittemmin paikkailleet niin Fisher kuin myös Abraham Wald ja Harald Cramér, jotka molemmat tekivät lisärajoituksia teorian oletuksiin.

Suurimman uskottavuuden historian voidaan kuitenkin katsoa alkavan jo paljon aikaisemmin. Joseph-Louis Lagrange päätteli jo vuonna 1769, että halutun keskiarvon todennäköisin arvo on havaintojen aritmeettinen keskiarvo. Myös muun muassa Jakob Bernoullin (1769, 1778) ja Pierre-Simon Laplacen (1774) voidaan katsoa käyttäneen menetelmää. Carl Friedrich Gauss esitteli vuonna 1809 pienimmän neliösumman menetelmän, jonka tuottamat estimaatit ovat myös suurimman uskottavuuden estimaatteja silloin, kun satunnaisvirheet ovat normaalijakautuneita. Karl Pearson ja L.N.G Filon käsittelivät vuonna 1898 yleisen tason estimointiongelmaa, jossa on joukko moniulotteisia havaintoja, joiden jakauma riippuu tuntemattomista parametreista.

Karl Pearson kritisoi Fisheriä ja suurimman uskottavuuden menetelmää siitä, ettei menetelmä uusi, vaan vain muunnos Gaussin esittämästä menetelmästä. Arthur Bowley vertasi suurimman uskottavuuden menetelmää Francis Ysidro Edgeworthin vuosina 1908-1909 tekemään työhön.

Määritelmä
Suurimman uskottavuuden menetelmän käyttämiseksi tarvitaan uskottavuusfunktio.

Olkoon
 on vektori, joka sisältää uskottavuusfunktion parametrit
 on  havainnon otos (data)
 on datan todennäköisyysjakauman tiheysfunktio

Uskottavuusfunktio voidaan nyt määritellä seuraavasti

Menetelmä etsii :lle sellaisen estimaatin, joka maksimoi uskottavuusfunktion L(θ) arvon. Suurimman uskottavuuden estimaattori määritellään siis seuraavasti:

Usein oletetaan, että havainnot ovat toisistaan riippumattomia ja samoin jakautuneita. Tällöin voidaan lauseke kirjoittaa muotoon

Koska lineaarisen ja logaritmisen funktion ääriarvot löytyvät samoista pisteistä, voidaan sama esittää myös logaritmifunktioiden avulla, jolloin kertolaskun sijaan voidaan käyttää log-uskottavuutta, eli summaa



Suurimman uskottavuuden menetelmä estimoi θ0:n etsimällä sellaisen θ:n arvon, joka maksimoi uskottavuusfunktion. Tämä estimointimenetelmä määrää θ0:n suurimman uskottavuuden estimaatin

mikäli sellainen on olemassa. Suurimman uskottavuuden estimaatti on sama riippumatta siitä, maksimoidaanko uskottavuus- vai log-uskottavuusfunktiota, sillä logaritmi on monotonisesti kasvava funktio.

Ominaisuuksia
Suurimman uskottavuuden estimaattoreilla ei ole optimaalisia ominaisuuksia äärellisillä otoksilla. Suurimman uskottavuuden estimointimenetelmä kuitenkin omaa useita haluttuja ominaisuuksia: Otoskoon kasvaessa kohti ääretöntä suurimman uskottavuuden estimaattoreilla on seuraavat ominaisuudet:

 Tarkentuvuus: suurimman uskottavuuden estimaatit suppenevat kohti estimoitavaa arvoa
 Asymptoottinen normaalisuus: otoskoon kasvaessa suurimman uskottavuuden estitmaattien jakauma lähestyy normaalijakaumaa
 Tehokkuus, eli se saavuttaa Cramér–Rao alarajan otoskoon lähestyessä ääretöntä. Tämä tarkoittaa sitä, ettei millään tarkentuvalla estimaattorilla ole alhaisempaa keskineliövirhettä kuin suurimman uskottavuuden estimaatilla

Esimerkkejä
 Jatkuva jakauma, jatkuva parametriavaruus 
Normaalijakaumalla  on tiheysfunktio

jolloin yhteistiheysfunktio n:n kokoiselle otokselle riippumattomia ja identtisesti jakautuneita normaalisia satunnaismuuttujia on

eli

missä  on otoksen keskiarvo.

Tällä jakaumaperheellä on kaksi parametria θ = (μ, σ), joten maksimoimme uskottavuuden, , molempien parametrien suhteen.

Nyt voidaan laskujen helpottamiseksi käyttää log-uskottavuutta, sillä sen maksimoivat samat parametrien arvot jotka maksimoivat uskottavuuden.

josta saadaan ratkaisu :n estimaatiksi

Joka on funktion maksimi :lle, sillä se on funktion ainoa käännepiste ja funktion toinen derivaatta on pienempi kuin nolla. Koska :n odotusarvo on annetun jakauman parametrin  arvo,

niin suurimman uskottavuuden estimaattori  on harhaton.

Vastaavasti derivoidaan log-uskottavuus σ:n suhteen ja asetetaan tulos nollaksi:

jonka ratkaisu on

ja sijoittamalla  saadaan

Nyt odotusarvo voidaan laskea merkitsemällä  , jolloin saadaan estimaatiksi

ja hyödyntämällä tietoa  ja , saadaan

Tämä tarkoittaa sitä, että  on harhainen. Mutta  on kuitenkin tarkentuva.

Formaalisti sanotaan, että  :n suurimman uskottavuuden estimaattori on:

 Riippuvat muuttujat 
Moniulotteista normaalijakaumaa noudattavat satunnaismuuttujat X ja Y ovat riippumattomia vain, mikäli niiden yhteistiheysfunktio on niiden tiheysfunktioiden tulo, eli

Olkoon nyt kokoa n oleva vektori satunnaismuuttujia , jossa jokaisella muuttujalla on keskiarvo . merkitään lisäksi kovarianssimatriisi :lla.

Tällöin näiden n:n satunnaismuuttujan yhteistiheysfunktio on

Kahden muuttujan tapauksessa yhteistiheysfunktioksi saadaan

Tällaisissa tapauksissa, joissa yhteistiheysfunktio on olemassa uskottavuusfunktio määritellään, kuten yllä määritelmässä.

Lähteet

Aiheesta muualla


Luokka:Regressioanalyysi
Luokka:Tilastotiede
Luokka:Seulonnan keskeiset artikkelit