MLE of

LET PDFファイルとの分布からのランダムサンプルである $X_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n}$

$$f(x;\alpha,\theta)=\frac{e^{-x/\theta}}{\theta^{\alpha}\Gamma(\alpha)}x^{\alpha-1}I_{(0,\infty)}(x ),\alpha,\theta>0$$

およびの最尤推定量をます。ましょう$\alpha$$\theta$$\Psi(\alpha)=\frac{d\Gamma(\alpha)}{d\alpha}$

私の試み、

$$\begin{eqnarray*} \mathcal{L}(\alpha,\theta)&=&\prod_{i=1}^{n}f(x_i)\\ &=&\prod_{i=1}^{n}\frac{e^{-x_i/\theta}}{\theta^{\alpha}\Gamma(\alpha)}x_i^{\alpha-1}\\ &=&\frac{1}{\Gamma^{n}(\alpha)\cdot \theta^{n \alpha}}(\prod_{i=1}^{n}x_i)^{\alpha-1}\exp(-\sum_{i=1}^{n}\frac{x_i}{\theta}) \end{eqnarray*}$$ $$\begin{eqnarray*} \ell(\alpha,\theta)&=&-n\log(\Gamma(\alpha))-n\alpha\log(\theta)+(\alpha-1)\sum_{i=1}^{n}\log(x_i)-\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^{n}x_i\\ \frac{\delta \ell(\alpha,\theta)}{\delta \theta}&=&-\frac{n\alpha}{\theta}+\frac{1}{\theta^2}\sum_{i=1}^{n}x_i=0\\ \frac{1}{\theta^2}\sum_{i=1}^{n}x_i&=&\frac{n\alpha}{\theta}\\ \hat{\theta}&=&\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n\alpha}\\ &=&\frac{1}{\alpha}\bar{x}\\ \end{eqnarray*}$$ $$\begin{eqnarray*} \frac{d \ell(\alpha,\hat{\theta})}{d\alpha}&=&\frac{-n \cdot \Gamma'(\alpha)}{\Gamma(\alpha)}-n\log(\frac{1}{\alpha}\bar{x})+\sum_{i=1}^{n}\log(x_i)=0\\ &=&\frac{-n \cdot \Gamma'(\alpha)}{\Gamma(\alpha)}+n\log(\alpha)-n\log(\bar{x})+\sum_{i=1}^{n}\log(x_i)=0\\ \log(\alpha)-\frac{\Gamma'(\alpha)}{\Gamma(\alpha)}&=&\log(\bar{x})-\frac{\sum_{i=1}^{n}\log(x_i)}{n} \end{eqnarray*}$$

を見つけることができなくなった。第二に、質問で与えられているように、\ Psi（\ alpha）= \ frac {d \ Gamma（\ alpha）} {d \ alpha}の使い方がわかりません。誰かが私にそれを説明できることを願っています。$\alpha$$\Psi(\alpha)=\frac{d\Gamma(\alpha)}{d\alpha}$

前もって感謝します。

してみましょうのであるディガンマ関数（私が使用しているではなく、あなたの）。$\psi(\alpha) = \frac{\Gamma'(\alpha)}{\Gamma(\alpha)}$$\psi$$\psi$$\Psi$

AM-GMによる不等式 so （whereとはほぼ確実に定義されてい）。さらに、等式は、確率イベントであるに対してのみ保持されるため、ほぼ確実です。

$$\bar x \geq \left(\prod_i x_i\right)^{1/n}$$ $$\log \bar x - \overline{\log x} \geq 0$$ $\log \bar x$$\log x_i$$x_1=\dots=x_n$$0$$\log \bar x - \overline{\log x} > 0$

簡単にするために、ます。$y = \log \bar x - \overline{\log x}$

on考え。これは連続的で、 なので、中間値の定理は、。特に、これは つまり、少なくとも1つの点がにマッピングされていることを意味し。$f(\alpha) = \log(\alpha) - \psi(\alpha)$$(0,\infty)$

$$\lim_{\alpha\to 0} f(\alpha) = \infty$$ $$\lim_{\alpha\to\infty} f(\alpha) = 0$$ $f$$(0,\infty)$ $$f^{-1}\left(\left\{y\right\}\right) \neq \emptyset$$ $(0,\infty)$$y$$y > 0$

さらに、はで単射であることがわかり、なので、実際には一意のがあります。$f$$(0,\infty)$$f' < 0$$\hat \alpha$$f(\hat\alpha) = y$

@StubbornAtomが言うように、実際にこのを見つけるには数値的な方法が必要になります。$\hat \alpha$