MLE Estimator f. Varianz < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) überfällig | Datum: | 14:15 Fr 20.06.2008 | Autor: | cosPhi |
Aufgabe | Gegeben ist eine Konstante in AWGN (Additive White Gaussian Noise), wobei w[n] iid gauss-verteilt ist [mm] (\mathcal{N}(0, \sigma^2)) [/mm] mit UNBEKANNTER Varianz [mm] \sigma^2:
[/mm]
x[n] = A + w[n]
Es soll analytisch ein ML-Estimator [mm] \hat{\sigma}^2_{ML} [/mm] für die unbekannte Varianz bestimmt werden.
Weiters soll bestimmt werden, ob der Estimator effizient ist oder nicht und die Effizienz soll anhand der erwarteten Varianz bestimmt werden. |
Hi,
Ich habe die o.g. Aufgabenstellung. Wäre hier A zu schätzen wäre die Aufgabe einfach. Allerdings hab ich keinen Plan wie ich anfangen soll wenn ich die Varianz schätzen soll :-?
Kann mir irgendwer dafür einen Denkanstoß geben?
Vielen Dank im Vorraus!
lg,
divB
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 17:12 Sa 21.06.2008 | Autor: | cosPhi |
Blöde Frage dazu: Kann ich hier die Konstante A als [mm] \mu [/mm] in der Normalverteilung betrachten? Also dass dann
x[n] ~ [mm] \mathcal{N}(A, \sigma^2)
[/mm]
gilt?
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 14:22 Sa 05.07.2008 | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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