Immaginate che in un pacchetto di lampadine , sette su 10 lampadine funzionano e che questo pacchetto era parte di un grosso carico di altri pacchetti simili . Il modo " senso comune " per capire la percentuale di lampadine che lavorano da questo campione è quello di dividere 7/10 e stimare una percentuale di popolazione di 0,7 lampadine di lavoro .
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Piuttosto che lasciare le questioni in che , pensare a tutte le possibili proporzioni campionarie . MLE prende questo approccio perché c'è solo una probabilità che l'intera popolazione ha una proporzione di 0,7 lampadine di lavoro come il campione esempio ha fatto .
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Utilizzare una calcolatrice binomio o un tavolo individuali binomiale Probabilità derivare la probabilità di tutte le proporzioni possibili . Immettere " 10 " nel campo " n" e " 7" nel " . Prob X" campo .
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Testare la probabilità di diverse probabilità di successo ponendo valori diversi nel " p " campo . Se si immette " .2 " nel campo " p" sulla calcolatrice binomio , per esempio , vedrete che la probabilità di ottenere il campione osservato di 7/10 lampadine di lavoro è solo 0,0008 . Ciò significa , in altre parole , è che se ogni lampadina ha solo una probabilità .2 del lavoro , la possibilità di ottenere sette lampadine che lavorano in un campione di 10 è molto basso .
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Provare a vedere quale percentuale di successo valore produce la più alta probabilità , dato un n di 10 e un Prob . X 7 Si dovrebbe vedere che ap di 0,7 produce questo risultato , con una probabilità di 0,267 . Questa scoperta indica che si dovrebbe ricevere il pacchetto di lampadine esattamente come l' esempio assaggiare un po ' più di un quarto del tempo . Come regola generale , la MLE della proporzione binomio deve essere uguale alla percentuale senso comune , nel nostro caso .7 .