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最大似然估计法
什么是
最大似然估计
?
答:
3、最大似然估计(maximum likelihood
estimation):最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法
。它通过选择使观测数据出现的概率最大化的参数值,来估计真实参数。最大似然估计不一定是无偏估计,但在大样本下通常是渐进无偏的。最大似然估计可以提供良好的统计性能,并且有坚实的理论基础。
最大似然估计
怎么求解?
答:
最大似然估计求解步骤是:写出似然函数;对似然函数取对数,并整理;求导数;解似然方程
。求最大似然估计θ时,可以令对数似然函数的导数=0,然后求解θ的方程组,并求出最大似然估计θ。但是可能分布参数θ的个数不确定性。最大似然估计是一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数....
最大似然估计
的公式是什么?
答:
由公式可以写出似然函数与对数似然函数,再求导令其导数为零,此时的点即为最大似然估计量
。X~B(1,p)则有:P(x=k)=p^k *(1-p)^(1-k)L=(i从1至n连乘)P(x=xi)= (i从1至n连乘)p^(xi) *(1-p)^(1-xi)=p^(i从1至n连乘)xi *(1-p)^n-(i从1至n连乘)xi lnL=(i从1...
如何求
最大似然估计
?最大似然法
答:
设总体X服从泊松分布P(λ),P(X≥1) 的
最大似然估计
量是1λxixi!e−λ=e−nλnπi=1λxixi!∴lnL=−nλ+ni...因为X服从参数为λ的泊松分布;所以P(X=m)=λmm!e−λ,(m=0,1,2,…)设x1,x2,…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为...
最大似然估计
通俗解释
答:
说的通俗一点:最大似然估计就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值
。最大似然估计是确定模型参数值的方法。找到参数值,使得它们最大化模型描述的过程产生实际观察到的数据的可能性。上面的定义可能听起来有点神秘。极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也...
最大似然估计法
公式是什么?
答:
最大似然估计法
公式:给定一个概率分布D,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为fD,以及一个分布参数θ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn,通过利用fD,我们就能计算出其概率:但是,我们可能不知道θ的值,尽管我们知道这些采样数据来自于分布D。那么...
最大似然估计
该怎么理解?
答:
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation,简称MLE)是一种统计学中常用的参数估计方法。它的基本思想是:已知一些样本结果,通过这些信息反推最有可能导致这些样本结果的参数值。举个例子,假设你有一个袋子,里面有红球和蓝球,你不知道红球和蓝球的比例,但是你可以通过抽取一些球来估计这个比例。如果你抽...
最大似然估计
是什么意思?
答:
最大似然估计
(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种在统计学中常用的参数估计方法,用于确定最有可能产生样本观测数据的参数值。下面是最大似然估计函数的构造步骤:1. 确定概率模型:首先,需要确定一个概率模型来描述观测数据的分布情况,通常使用概率分布函数来表示,例如正态分布、伯努利分布等。2...
求几何分布的
最大似然估计
值,要详细过程,求
答:
5. 为了找到 p 的
最大似然估计
值,我们令 dln L(p)/dp = 0,解得 p = 1 / (Σ(Xi - 1))。6. 因此,几何分布的最大似然估计值为 p = 1 / (Σ(Xi - 1)),这里 Σ(Xi - 1) 表示对所有 Xi - 1 求和。注:在上述过程中,p 的估计值公式中的 Σ(Xi - 1) 应该是 Σ(...
最大似然估计
是什么?
答:
最大似然估计法
,基于极大似然原理(概率大的事件在一次观测中更容易发生)。求解未知参数θ θθ的时候,是当它作为估计值时,使样本出现的概率(样本出现的可能性)最大。离散型总体最大似然估计法的步骤为:选择样本值→构造似然函数(每个样本值对应概率相乘)→似然函数取对数(方便计算)→求导→令...
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