Maximum Likelihood Methode
Schätzung der wahrscheinlichsten Verteilungsfunktion
Ohne Frames
Maximum Likelihood Estimation schätzt eine Verteilungsfunktion aus einer Stichprobe. Im Gegensatz zur Kleinsten Quadrate Methode, Ordinary Least Squares, OLS, minimiert sie nicht die restliche Streuung (unaufgeklärte Varianz), sondern sucht diejenige Verteilungsfunktion, aus der die vorliegende Stichprobe am wahrscheinlichsten stammt.

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Maximum Likelikood Estimation, MLE

Sehr verbreitete mathematische Schätzmethode, bei der man ausgehend von einer Stichprobe die "wahre" Verteilungsfunktion der Grundgesamtheit schätzt.

Dabei muss die Art der vorliegenden Verteilungsfunktion aus anderen Quellen bereits bekannt sein.

MLE schätzt diejenigen Parameterwerte der Verteilungsfunktion, für die die Wahrscheinlichkeit, dass genau die vorliegende Stichprobe gezogen wird, am grössten ist, also:

Bei welchen Parameterwerten der Verteilungsfunktion wird die Ziehungswahrscheinlichkeit für die vorliegende Stichprobe am grössten?

Es wird eine sogenannte Likelihood Funktion gebildet. Diese Funktion ist allgemein wie folgt aufgebaut:

Alle n Messwerte der Stichprobe sind bekannt | Von den n Messwerten der Stichprobe sind nur die ersten m bekannt.
Dies ist der allgemeine Fall. | Dies ist ein spezieller Fall, wie er in der Zuverlässigkeitstechnik oft vorkommt: Man testet eine Stichprobe bis zum Zeitpunkt T (oder bis zum xm-ten Ausfall) und bricht den Test dann ab. Da die letzten Datenpunkte nicht bekannt sind, steuern sie zur Likelihood Funktion lediglich die Information bei "Zum Zeitpunkt T noch nicht ausgefallen". Die entsprechende Formel für Fälle, in denen die genauen Messwerte nicht bekannt sind und beispielsweise nur als Intervalldaten vorliegen, wird ganz am Schluss dieser Rubrik dargestellt.
Die Funktion stellt ein Produkt aus n Faktoren dar, wobei n die Stichprobengrösse ist. Je ein Faktor besteht wiederum aus der Dichtefunktion f(x) der zugrundegelegten Funktion, mit je einem aus der Stichprobe eingesetzten x-Wert. In die Faktoren werden also nacheinander die Stichprobenwerte eingesetzt. Als unbekannte Grössen sind jetzt nur noch die zu bestimmenden Parameterwerte (typischerweise 1 oder 2) enthalten.
Hier bedeutet zusätzlch F(x) die Verteilungsfunktion.

Gesucht sind nun diejenigen Parameterwerte, für die diese Likelihood Funktion maximal wird.

Dies geschieht durch (partielles) Differenzieren nach den Parametern und =0 setzen.

Setzt man die so ermittelten Parameterwerte in die ursprüngliche Verteilungsfunktion ein, dann erhält man diejenige Verteilungsfunktion, für die die Ziehungswahrscheinlichkeit der vorliegenden Stichprobe maximal wird.

Dies war ja das Ziel der Berechnung.

Es sei hier nochmal erwähnt, dass die Annahme über eine bestimmte Verteilungsfunktionsart von vorne herein gemacht werden muss. Es kann also durchaus sein, dass die durch die MLE ermittelte "optimale" Verteilungsfunktion immer noch "signifikant daneben" liegt, was man durch Anpassungstests herausbekommen kann.

Mit einfachen Worten kann man also sagen:

MLE ermittelt unter der gegebenen Annahme (Auswahl des Verteilungsfunktionstyps) die bestangepasste Verteilungsfunktion, während der Anpassungstest überprüft, ob die Daten auch wirklich von dem gewählten Verteilungsfunktionstyp sind.

Aus rechentechnischen Gründen logarithmiert man in vielen Fällen die Likelihood Funktion, sodass aus dem Produkt eine Summe wird: Log Likelihood Funktion. Dies ist zulässig, da die Logarithmusfunktion monoton und stetig ist, sich also auf die anschliessende Differenzierung nach den Parametern "nicht auswirkt".

Beispiele:

1. Binomialverteilung.

Die Dichtefunktion der Binomialverteilung lautet:

Man hat eine Stichprobe des Umfanges n aus einer binomialverteilten Grundgesamtheit gezogen.

Aus der Stichprobe soll nun der "optimale" Parameter p ermittelt werden.

Mit diesem Schritt unterstellt man bereits, dass die Grundgesamtheit tatsächlich binomialverteilt ist und sucht "nur noch" nach der hierfür am Besten passenden Wahrscheinlichkeit p.

Die Likelihood Funktion lautet hier:

wohlgemerkt: p ist die gesuchte Variable.

Hier ergeben sich zunächst 2 wesentliche Erleichterungen:

1. Da die Vorfaktoren zusammen eine vom zu ermittelnden Parameter p unabhängige Konstante bilden, kann man sie für die folgende Rechnung weglassen.

2. Die Menge xi besteht nur aus einem einzigen Wert, nämlich der "Anzahl Erfolge".

Die Likelihood Funktion lässt sich also auf folgende Form reduzieren:

Aus rechentechnischen Gründen logarithmiert man diese Funktion:

Differenzierung nach p ergibt:

Setzt man diesen Ausdruck =0 und löst nach p auf, so erhält man (fast erwartungsgemäss):

2. Poissonverteilung

Die Dichtefunktion der Poissonverteilung lautet:

Man hat eine Stichprobe des Umfanges n aus einer poissonverteilten Grundgesamtheit gezogen.

Aus der Stichprobe soll nun der "optimale" Parameter Lambda ermittelt werden.

Mit diesem Schritt unterstellt man bereits, dass die Grundgesamtheit tatsächlich poissonverteilt ist und sucht "nur noch" nach dem hierfür am Besten passenden Mittelwert Lambda.

Die Likelihood Funktion lautet hier:

Nach Umformung und Zusammenfassung ähnlicher Terme ergibt sich:

=

Auch hier logarithmiert man wieder aus rechentechnischen Gründen und erhält:

Differenzierung nach l ergibt:

Setzt man diesen Ausdruck =0 und löst nach l auf, so erhält man (fast erwartungsgemäss):

xquer = l

3. Normalverteilung

Die Durchführung der Maximum Likelihood Estimation ist hier etwas rechenintensiver.

Die Dichtefunktion der Normalverteilung lautet:

Die Likelihood Funktion lautet hier:

Nach Umformung und Zusammenfassung ähnlicher Terme ergibt sich:

Auch hier logarithmiert man wieder aus rechentechnischen Gründen und erhält:

Differenzieren nach µ ergibt | Differenzieren nach Sigma ergibt
Nullsetzen und Umformung nach µ bzw. Sigma ergibt (fast erwartungsgemäss)

Da die Normalverteilung 2 Parameter hat, ist Folgendes zu beachten:

Der gemeinsame Vertrauensbereich der beiden Parameter (µ und s) ist nicht gleich den Vertrauensbereichen der beiden einzelnen Parameter.

Mittels geeigneter Statistiksoftware bekommt man den gemeinsamen Vertrauensbereich als "Vertrauensellipse" im zweidimensionalen Raum, bestehend aus den Achsen µ und s, dargestellt.

Dieser Sachverhalt wird in der Rubrik Multiple lineare Regression beispielhaft berechnet.

4. Exponentialverteilung

Die Dichtefunktion der Exponentialverteilung lautet:

, bzw.

mit l = 1/t, l: Ausfallrate und tau: MTBF.

Die Likelihoodfunktion lautet:

.

Umgeformt ergibt dies:

Durch Logarithmieren erhält man die Log Likelihood Funktion:

.

Differenzieren nach l ergibt

Nullsetzen und Auflösen nach l ergibt schliesslich

. Entsprechend würde man erhalten:

In die Zuverlässigkeitstechnik übertragen bedeutet das:

Der Schätzwert für die mittlere Lebensdauer t ist die kumulierte Laufzeit geteilt durch die Anzahl festgestellter Ausfälle.

Dabei wurde jede ausgefallene Einheit sofort wieder ersetzt.

Werden ausgefallene Einheiten nicht ersetzt, und wird der Test abgebrochen, bevor alle Einheiten ausgefallen sind, dann sehen die Formeln etwas anders aus.

Ausgehend von der in der einleitenden Tabelle rechts angegebenen Formel erhält man für die Likelihood Funktion:

| Hier bedeutet T der Zeitpunkt, an dem der Test abgebrochen wurde.
Durch Umformen, logarithmieren, nach l ableiten und Nullsetzen erhält man schliesslich: |

5. Intervalldaten

Schliesslich sei noch kurz der Fall erwähnt, dass die Daten nicht exakt vorliegen, sondern nur in Form von Intervallen.

Dies ist der Fall, wenn nur nach gewissen Zeitabständen nachgesehen werden kann wieviele Teile seit dem letzten Nachsehen ausgefallen sind.

Zusätzlich sei der Test zum Zeitpunkt T abgebrochen worden,

Die Likelihood Funktion lautet dann:

Hier bedeuten Ti : Zeitpunkte, zu denen nachgesehen wird, T: Zeitpunkt, an dem Ter Test abgebrochen worden ist, m: Häufigkeit des Nachsehens. rj, rj: Zahl der Ausfälle seit dem vorhergehenden Nachsehen. F: Verteilungsfunktion (Integral der Dichtefunktion)

Siehe auch Likelihood Ratio Test.

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27.08.2005