2018111373 최인렬
가능도함수 구하기
f_{X_i}(x_i;\mu) = {1\over2\pi}~
\exp \bigg( -{(x_i-\mu)^2 \over 2} \bigg)~I(\mu >0)
\begin{align*}
&L(\mu) = \prod_{i=1}^{n}~
f_{X_i}(x_i;\mu)
\\[20pt]
&= \bigg( {1\over2\pi} \bigg)^n
\exp \bigg( -{1 \over 2}~ \sum~
(x_i-\mu)^2\bigg)~I(\mu > 0)
\\[30pt]
&l(\mu) = \log(L(\mu))
\\[20pt]
&= -{n \over 2}~\log(2\pi)
-{1 \over 2}~\sum_{i=1}^{n}
~(x_i - \mu)^2~I(\mu > 0)
\end{align*}
{\partial \over \partial\mu}~l(\mu)
= \sum_{i=1}^{n}
~(x_i - \mu)\cdot(-1) = \sum_{i=1}^{n}
~(x_i - \mu) = 0
\\[20pt]
\sum_{i=1}^{n}~x_i = n\mu, \kern{10pt}
{1 \over n}\sum_{i=1}^{n}~x_i = \overline{X} = \mu
그런데 \mu의 조건이 주어져 있으므로…
케이스 나누기
- \overline{X} < 0 의 경우 : \hat\mu_{mle} = 0
- 0 \le \overline{X}의 경우 : \hat\mu_{mle} = \overline{X}