3. MLE change point estimatorHere,

3. MLE change point estimator
Here, it is assumed that the underlying process initially
operates in a state of statistical control, with observations
coming from a Poisson distribution with the known parameters
β = β0 (β is a p-dimensional vector); so, the mass probability
function is:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3. พื้นฐานเปลี่ยนแปลงจุดประมาณที่นี่ สันนิษฐานว่า ต้นแบบการเริ่มต้นดำเนินการในทางสถิติควบคุม สังเกตมาจากการแจกแจงปัวซองด้วยพารามิเตอร์การรู้จักΒ = β0 (βคือ เวกเตอร์มิติ p); ดังนั้น ความน่าเป็นโดยรวมฟังก์ชันคือ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3. ประมาณการจุดเปลี่ยนแปลง MLE
ที่นี่มันจะสันนิษฐานว่ากระบวนการพื้นฐานขั้นต้น
ดำเนินอยู่ในสถานะของการควบคุมทางสถิติกับข้อสังเกต
ที่มาจากการกระจาย Poisson กับพารามิเตอร์ที่รู้จักกัน
β = β0 (βเป็นเวกเตอร์ P-มิติ); ดังนั้นน่าจะเป็นมวล
ฟังก์ชั่นคือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 . mle เปลี่ยนจุดประมาณการ
ที่นี่มันจะสันนิษฐานว่าต้นแบบกระบวนการเริ่มต้นดำเนินการในรัฐ
ของการควบคุมทางสถิติ ด้วยการสังเกต
มาจากการแจกแจงปัวส์ซองกับพารามิเตอร์ที่รู้
บีตา = บีตา 0 ( บีตาเป็นเวกเตอร์ p-dimensional ) ; ดังนั้น , ฟังก์ชันความน่าจะเป็น
มวลคือ :