66问答网
所有问题
当前搜索:
最大似然估计法
什么是总体方差的
最大似然估计
?
答:
其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然
法
是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。4、
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。
最大似然估计
是什么?
答:
矩估计法,其基于大数定律,求解未知参数θ θθ的时候,是一种简单的替换的思想(样本矩估计总体矩)。
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...
最大似然法
的基本原理
答:
最大似然估计
原理:在最大似然估计概述部分已经详细介绍过了。下面给出,要进行最大似然估计,就要给出一个样本集的可能性:like(θ)=f(x1,x2,……,xn; θ)并在θ的所有取值上,使得这个函数最大化的θ,就称为θ的最大似然估计。即θ的最大似然估计使得样本集的可能性取得最大化。like(θ)...
最大似然估计
怎样估计?
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...
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)...
VG模型参数怎么得到?
答:
σ表示股票收益率的波动率;θ表示对数价格漂移的平均值;ν表示随机游走变化的剧烈程度。通常情况下,可以通过以下两种方式来估计VG模型的参数:1.
最大似然估计法
最大似然估计法是一种统计方法,在金融领域中也经常被使用。这种方法的基本思想是找到一个模型,使得在这个模型的假设下,我们观测到某些...
最大似然估计法
例题步骤
答:
最大似然估计法
例题步骤 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...
极
大似然估计
详解
答:
极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率
最大
,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。通过一个例子进一步说明极大似然估计的思想:二、极大似然估计求解过程 知道了极
大似然估计法
的原理,那么如何应用极大似然法解决实际问题呢?
最大似然估计
的方差怎么求
答:
使用
最大似然估计
来求解。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,...
极
大似然估计
步骤
答:
1.求极大似然估计的一般步骤:(1) 写出似然函数;(2) 对似然函数取对数,并整理;(3) 求导数 ;(4) 解似然方程 。2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法,有以下极
大似然估计法
的具体做法:(1)根据总体的分布,建立似然函数 ;(2) 当 L 关于 可微时,(由微积分求极值的原理)可由...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
最大似然估计推导
最大似然估计无解
非参数统计符号检验
极大似然法定义
连续性最大似然估计量怎么求
连续型随机变量最大似然估计
参数最大似然估计
最小二乘法
最大似然预测