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似然函数求解步骤
最大
似然
估计的
步骤
是怎样的?
答:
基于对
似然函数
L(θ)形式(一般为连乘式且各因式>0)的考虑,求θ的最大似然估计的一般
步骤
如下:(1)写出似然函数 总体X为离散型时:总体X为连续型时:(2)对似然函数两边取对数有 总体X为离散型时: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...
极大
似然
估计法的
步骤
答:
极大似然估计法的
步骤
:写出极大
似然函数
的表达式。极大似然函数是未知变量X的所有可能结果的概率的乘积。求出极大似然函数的对数的表达式并化简整理。由于极大似然函数的表达式是多项的乘积的形式,对关于未知参数求导(梯度)十分复杂,而求其对数之后,不仅没有改变原来的变化趋势,而且求导更加容易。未知...
如何
求
λ的矩估计和极大
似然
估计值?
答:
λ的矩估计值和极大
似然
估计值均为:1/X-(X-表示均值)。详细
求解过程
如下图:
最大
似然
估计是什么意思?
答:
3. 取对数:为了简化计算和推导,通常将
似然函数
取对数,得到对数似然函数(Log-Likelihood Function)。4. 求导数或梯度:对数似然函数对于模型参数求导数(或梯度),找到使得似然函数取得最大值的参数。5. 解方程或优化:通过
求解
导数等于零的方程,或者使用优化算法(如梯度下降法、牛顿法等),找到使...
最大
似然
估计值怎么算
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...
...Xn为取自X的一组简单随机样本,
求
λ的极大
似然
估计
答:
极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也称为最大概似估计或最大似然估计,是
求
估计的另一种方法,最大概似是1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德·费希尔(R. A. Fisher)极大
似然函数
估计值的一般
步骤
:1、 写出似然...
极大
似然
估计
答:
)2n=18.654 于是,我们得到求极大似然估计的一般
步骤
:- 根据设定概率模型,写出联合概率形式的
似然函数
- 对似然函数取对数,并整理 - 求导数或偏导数,并赋值为0 -
求解
方程 最后,谈谈“似然估计”的使用前提:- 已经假定了概率模型,如二项分布,正态分布等;- 已经有了一些观察结果的集合。
最大
似然
估计的方差怎么求
答:
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是两个需要进行参数推断的目标。通过极大化对数
似然函数
来获得均值uML:μML=1NEn=1Nxn;在已知均值情况下
求解
方差o^2ML:0A2ML=1NEn=1N(xn-μ)A2;其中:·μ为上一
步骤
中求得的均值,N表示样本数量,xn为第n个观测到的样本数据点。
【No3】极大
似然
估计(MLE)
答:
定义:设总体分布为f(x,θ),x1,x2,x3,x4...xn为该总体采用得到的样本。因为x1,x2...xn独立分布,于是,他们的联合密度函数为:一般
步骤
:(1)写出
似然函数
;(2)对似然函数取对数,得到对数似然函数;(3)若对数似然函数可导,求导,解方程组 得到驻点。(4)分析驻点是极大值点 举例:...
贝叶斯估计、最大
似然
估计、最大后验概率估计
答:
就是正态分布中 的最大似然估计。 最大似然估计的
求解步骤
: 最大后验概率估计,英文为Maximum A Posteriori Estimation,简写为MAP。回到抛硬币的问题,最大似然估计认为使
似然函数
最大的参数 即为最好的 ,此时最大似然估计是将 看作固定的值,只是其值未知;最大后验概率分布认为 是一个随机变量,即 具有某种概率...
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