最尤推定量 (MLE) が正しい答えを予測できないいくつかのユース ケース シナリオを知っている人はいますか? ただし、無限の計算、サンプル、または NP 困難を必要とする可能性のある問題は除きます。
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解空間が凸円錐曲線である場合、MLE は正しい解に収束することが保証されます。つまり、応答空間が常に正または負の曲率を持つ場合に、1 つの正解に収束します。その条件は、わずかに制限されすぎている可能性があります。最適解がある種のプラトーである場合、それも収束するはずです。
したがって、MLE は他の状況下で収束するとは限りません。たとえば、北アメリカの高度の関数を使用し、MLE を使用して最高点を見つけようとしている場合、デナリに収束する可能性は非常に低いです。適切な初期条件で幸運に恵まれるかもしれません。
継続しているケースです。また、応答空間に不連続性がある場合、収束することは保証されません。
于 2015-12-07T03:20:10.650 に答える
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通常、より多くのデータを収集するにつれて、MLE が正しい答えに近づくこと、つまり一貫性が期待されます。これが起こらない 1 つのケースは、未知のパラメーターの値を実際には気にしていなくても、より多くのデータを収集するにつれて未知のパラメーターの数が増加する場合です。http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.201.5098&rep=rep1&type=pdf - ランカスターによる 1948 年以降の偶発的なパラメーターの問題 - この事例の統計に関する調査論文であり、これの簡単な例（P3）。
于 2015-12-07T06:09:51.053 に答える