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连续分布的最大似然估计
最大似然估计
法公式,怎么理解的啊?
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
法的基本假设是什么?如何在最大似然法中引入先验
概率
信息?如何...
答:
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.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”.故而,若称之为“最大可能性估计”则更加...
在
最大似然估计
描述似然性时用到了
概率
论中的哪些知识点和性质,请分...
答:
最大似然估计是一种常见的参数估计方法,用于寻找最优的参数估计值
。在描述似然性时,最大似然估计用到了概率论中的以下知识点和性质:对于离散型随机变量,似然函数是指参数θ在给定观测数据x的条件下出现的概率。对于一组独立同分布的观测数据x1,x2,...,xn,似然函数L(θ|x)为各个观测数据的概率...
最大似然
法的基本原理
答:
2)最大似然估计函数,可能唯一
;3)最大似然估计函数,也可能不存在;4)最大似然估计,既适用于离散分布又适用于连续分布;5)概率密度函数可能有多个未知的分布参数θ=(θ1,θ2,……,θm)。
最大似然估计
怎样估计?
答:
总体X为
连续
型时:(3)对 求导数并令之为0:此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得,即为未知参数
的最大似然估计
值。最大似然估计函数在采样样本总数趋于无穷的时候达到最小方差(其证明可见于Cramer-Rao lower bound)。当最大似然估计非偏时,等价的,在极限的情况下我们可以称其有最小的均...
最大似然估计
的方差怎么求
答:
最大似然估计
是一种常用的参数估计方法,对于
连续
型随机变量的方差,可以使用最大似然估计来求解。假设有一个样本数据集{x1,x2,…,xn},其中n表示样本数量。根据最大似然原理,要找到使得观测到这些数据的
概率
最大化的参数值。对于连续型随机变量而言,在正态
分布
假设下,均值u和方差o^2是两个需要...
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...
极
大似然估计
答:
最大似然估计
是一个在已知观察结果(即样本)和给定
概率分布
模型的基础上,估计概率分布模型的参数,并使得在该参数下,生成这个已知样本的可能性最大的方法。举第一个例子,设我们已经获得了一个样本集{X1,X2,…,Xn},其中Xi=0表示选取的学生没有车,Xi= 1表示选取的学生有车。 Xi服从概率为...
最大似然估计
的期望怎么求
答:
求
最大似然估计
期望的方法如下:1、计算样本数据的联合
概率分布
L(θ)。2、对L(θ)取对数,得到对数似然函数log(L(θ)),对对数似然函数求导,得到对数似然函数的导数d/dθ[log(L(θ))]。2、令对数似然函数的导数等于零,解出θ的值。3、将θ的值代入L(θ),计算L(θ)的值,即可计算L(θ)...
贝叶斯估计、
最大似然估计
、最大后验
概率估计
答:
频率学派的代表是
最大似然估计
;贝叶斯学派的代表是最大后验
概率估计
。 在贝叶斯统计中,如果后验分布与先验分布属于同类,则先验分布与后验分布被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验。 在概率论中,Beta分布也称Β分布,是指一组定义在 区间的连续
概率分布
,有两个参数 。Beta
分布的
概率密度为: 其中, ...
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