Remember that the MLE. is determine

Remember that the MLE. is determined by the likelihood function. The only way in which the MLE. is allowed to depend on the sampling plan is through the likelihood function. If the decision about when to stop observing data is based solely on the the observations seen so far. then this information has already been included in the likelihood function. If the decision to stop is based on something else, one needs to evaluate the probability of that"something else" given each possible value of 0 and include that probability in the likelihood. other properties of MLEs will be discussed later in this chapter and in chapter 7

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำไว้ว่า พื้นฐาน จะถูกกำหนด โดยฟังก์ชันความน่าเป็น วิธีเดียวที่พื้นฐาน ได้ขึ้นอยู่กับการสุ่มตัวอย่าง แผนจะผ่านฟังก์ชันความน่าเป็น ถ้าการตัดสินใจเกี่ยวกับเมื่อใดควรหยุดสังเกตข้อมูลอยู่แต่เพียงผู้เดียวในการสังเกตเห็นจน แล้ว ข้อมูลนี้ได้ถูกรวมไว้ฟังก์ชันความน่าเป็น ถ้าตัดสินใจหยุดอยู่บนสิ่งอื่น หนึ่งจำเป็นต้องประเมินความเป็นไปได้ว่า "สิ่งอื่น" ให้แต่ละค่าเป็น 0 และมีความน่าเป็นที่ในโอกาส คุณสมบัติอื่น ๆ ของ MLEs ที่จะกล่าวถึง ในบทนี้ และ ในบทที่ 7

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โปรดจำไว้ว่า MLE จะถูกกำหนดโดยฟังก์ชั่นความน่าจะเป็น วิธีเดียวที่ MLE ได้รับอนุญาตให้ขึ้นอยู่กับแผนการสุ่มตัวอย่างคือผ่านฟังก์ชั่นความน่าจะเป็น หากตัดสินใจเกี่ยวกับเมื่อมีการหยุดการสังเกตข้อมูลจะขึ้นอยู่ แต่เพียงผู้เดียวในการสังเกตเห็นจนถึง แล้วข้อมูลนี้ได้รับการรวมอยู่ในฟังก์ชั่นความน่าจะเป็น หากตัดสินใจที่จะหยุดการจะขึ้นอยู่กับอย่างอื่นอย่างใดอย่างหนึ่งต้องประเมินความน่าจะเป็นว่า "อย่างอื่น" ได้รับในแต่ละค่าที่เป็นไปได้ 0 และมีความน่าจะเป็นในโอกาสที่ คุณสมบัติอื่น ๆ ของ MlES จะได้รับการกล่าวถึงในบทนี้และบทที่ 7

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จำได้ว่า mle . จะถูกกำหนดโดยฟังก์ชันความน่าจะเป็น วิธีเดียวที่ mle . ได้รับอนุญาตให้ขึ้นอยู่กับแผนการสุ่มตัวอย่างผ่านฟังก์ชันความน่าจะเป็น ถ้าการตัดสินใจเกี่ยวกับเมื่อหยุดข้อมูลการสังเกตขึ้นอยู่แต่เพียงผู้เดียวในการสังเกตเห็นเพื่อให้ห่างไกล แล้วข้อมูลนี้ได้ถูกรวมอยู่ในฟังก์ชันความน่าจะเป็นถ้าการตัดสินใจหยุดอยู่ในสิ่งอื่น ต้องประเมินความเป็นไปได้ " อย่างอื่น " ให้แต่ละค่าที่เป็นไปได้ของ 0 และมีความน่าจะเป็นในความน่าจะเป็น คุณสมบัติอื่น ๆของ mles จะกล่าวถึงในภายหลังในบทนี้และในบทที่ 7