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最大似然估计法
二项分布
最大似然估计
答:
在给定的分布模型下这个结果出现的概率
最大
,
估计
的意思就是求得此时分布模型的参数。可见
似然
也是概率,之所以叫做似然只是一种约定。通常说概率的时候,表示的是不同的结果在分布模型下的取值。此时结果已经出现了。如果仍然采用在结果出现之前给定的参数,这个结果的概率就是确定的。通过假设检验知道了之前...
最大似然估计
为什么取min
答:
为了贴近函数极小。
最大似然估计
通过最小化似然函数的负对数来实现,这样做的目的是尽量减小观察数据与模型之间的差异,使模型能够更好地拟合数据。取min可以找到贴近函数极小值的参数值,使观察数据的生成概率最大化。这种方法基于概率模型,假设观察数据是从某个已知概率分布中独立地生成的。通过取min来...
如何更好的理解
最大似然估计
?
答:
⭐我们要知道,最大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,
最大似然估计法
一般都会使用到概率模型,其目标是寻找能够以较高概率产生的数据,然后根据产生的数据找出最有可能生成该样本的参数,这就是最大似然估计的定义,所以,能够深透的理解定义对于更好的理解最大似然估计还是很...
有偏估计、无偏估计和
最大似然估计
有什么区别?
答:
然后再重新给A市88所小学打电话,重新随机选取88名学生的成绩,这是第二个随机样本。算出样本2的平均值,记作。然后重复n遍,获得n个样本均值,你会发现样本均值的分布符合正态分布。我们就可以用
最大似然估计
或距估计求得这个正态分布的期望。而样本平均数的期望(在这里就是均值),极其接近总体的...
离散型
最大似然估计
值怎么求
答:
似然函数为L(θ)=∏ni=1p(xi;θ),其θ为待估计的参数,p(xi;θ)为总体X取值为xi时的概率。2、对似然函数两边取对数,得到lnL(θ)=∑ni=1lnp(xi;θ)。3、对lnL(θ)求关于θ的导数,并令导数等于0,得到对数似然方程。4、解对数似然方程,求得未知参数的
最大似然估计
值。
最大似然估计
和最小二乘法怎么理解
答:
最大似然估计
:现在已经拿到了很多个样本(你的数据集中所有因变量),这些样本值已经实现,最大似然估计就是去找到那个(组)参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了,其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化,是个连乘积,只要取对数...
二项分布的
最大似然估计
求法
答:
二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x),所以
似然
函数 L=p^∑Xi*(1-p)^(n-∑Xi),构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑Xi)/n.
极
大似然估计
答:
由于时间和经费的限制,不可能进行全面统计,我们只能通过一定的观察,得到一系列的观察值,在上述假定概率分布模型上,现在需要求出是哪个具体的概率分布生成了这些观察值。要解决这个问题,就需要用到参数估计方法,即估计出上述的参数p,(u,σ),而
最大似然估计
就是这样一种方法。最大似然估计 是一...
二项分布的
最大似然估计
求法
答:
二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x),所以
似然
函数 L=p^∑Xi*(1-p)^(n-∑Xi),构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑Xi)/n. 追问: “二...
极
大似然估计法
怎么用?
答:
对似然函数L(x)取对数以方便求解。(由于对数函数是单调增函数,所以对似然函数取log后,与L(x)有相同的最大值点。)。根据参数对所得的函数求导。如果有多个参数,则分别求偏导,令导数等于0(此时L(x)取到最大值),求出参数。此时所得结果即为参数的
最大似然估计
值。
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