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Unimodality of Likelihood Functions for the Binomial Distribution

Dennis F. Deriggi刊期 1983-03 · 卷 78（381）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

二项分布似然函数的单峰性AI 解读

A maximum likelihood estimate exists for both parameters of the binomial distribution if and only if the sample mean exceeds the sample variance. The derivative of the log-likelihood function has at most one finite root; consequently the likelihood function is unimodular.

极大与准极大似然
被引 13 次 ↗OpenAlex · 核验
AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓

Unimodality of Likelihood Functions for the Binomial Distribution

Dennis F. DeRiggi刊期 1983-03 · 卷 78（381）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

二项分布似然函数的单峰性AI 解读

A maximum likelihood estimate exists for both parameters of the binomial distribution if and only if the sample mean exceeds the sample variance. The derivative of the log-likelihood function has at most one finite root; consequently the likelihood function is unimodular.

极大与准极大似然
被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验
AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓