✏️ Esercizi#
Verosimiglianza#
Exercise 123
Supponiamo di avere osservato 12 successi in 16 prove bernoulliane. Si trovi il valore della funzione di log-verosimiglianza in corrispondenza del valore \(\theta\) = 0.6 (probabilità di successo).
Solution to Exercise 123
import scipy.stats as st
st.binom.logpmf(k=12, n=16, p=0.6)
-2.288478632617663
Exercise 124
Supponiamo di avere osservato un dato proveniente da una distribuzione gaussiana, \(X\) = 12. Sappiamo che, per tale distribuzione, \(\sigma\) = 2. Si trovi il valore della funzione di log-verosimiglianza in corrispondenza del valore \(\mu\) = 10.
Solution to Exercise 124
import scipy.stats as st
st.norm.logpdf(12, loc=10, scale=2)
-2.112085713764618
Exercise 125
Supponiamo di avere osservato il seguente campione proveniente da una distribuzione gaussiana, \(X\) = {12, 14, 11, 9}. Sappiamo che, per tale distribuzione, \(\sigma\) = 2. Si trovi il valore della funzione di log-verosimiglianza in corrispondenza del valore \(\mu\) = 10.
Solution to Exercise 125
import scipy.stats as st
import numpy as np
y = np.array([12, 14, 11, 9])
def log_likelihood(y, mu, sigma):
return np.sum(st.norm.logpdf(y, loc=mu, scale=sigma))
log_likelihood(y=y, mu=10, sigma=2)
-9.198342855058472