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Hanwen Zhang

Resumen

El método de estimación de máxima verosimilitud es una de las técnicas más importantes de la estadística y es utilizado ampliamente por los profesionales estadísticos. Sin embargo, para la distribución hipergeométrica Hg(n,R,N), los estimadores de máxima verosimilitud de N y R no están claramente especificados en la mayoría de los textos estadísticos. En este artículo se presentan los procedimientos rigurosos para encontrar estos estimadores de máxima verosimilitud.

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Palabras Clave

Distribución hipergeométrica, estimadores de máxima verosimilitud

Referencias
Ardilly, P. & Tillé, Y. (2006), Sampling Methods: Exercises and Solutions. Springer.

Bickel, P. & Doksum, K. (2001), Mathematical Statistics. Basic Ideas and Selected Tipics., Vol. I, second edn, Prentice-Hall.

Casella, G. & Berger, R. (2002), Statistical Inference., second edn, Duxbury Pres

Mood, A.M, G. F. & Boes, D. (1974), Introduction to the theory of statistics., International edition. McGraw Hill.

Shao, J. (2003), Mathematical statistics. Second edn, Springer.
Cómo citar
Zhang, H. (2009). Una nota sobre los estimadores de máxima verosimilitud en la distribución hipergeométrica. Comunicaciones En Estadística, 2(2), 169-174. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2009.0002.04
Sección
Artículos