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最大似然估计法
概率论
最大似然估计
问题?
答:
θ)=(2^n)e^[-2(∑(xi-θ)]。∴ln[L(θ)]=nln2-2(∑(xi-θ)=nln2+2nθ-2∑xi。显然,xi、θ均为正值,且xi为确定值(样本值),∴ln[L(θ)]随θ增大而增大。∴θ的
似然估计
θ'=max(xi)。【dInL(θ)/dθ=2n,是常数;不能由之确认θ的驻点,即最值点】。供参考。
极
大似然估计
MLE
答:
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE),也称
最大似然估计
。统计学中,极大似然估计是重要的参数估计方法;机器学习领域,也经常看到直接使用极大似然估计以及使用极大似然思想的方法。在这篇笔记里,主要涉及极大似然的思想和非参数极大似然估计NPMLE。在参数估计[1]任务中,极大似然估计在 ...
如何确定先验概率分布的参数?
答:
3.贝叶斯方法:贝叶斯方法是一种基于概率论的方法,它通过结合先验概率和后验概率来更新我们对某个事件的信念。在贝叶斯方法中,先验概率分布的参数可以通过主观或客观的方式来确定。4.
最大似然估计法
:最大似然估计法是一种常用的参数估计方法,它通过最大化似然函数来估计参数的值。在确定先验概率分布的...
线性回归模型的
最大似然估计
和最小二乘
法估计
有什么联系与区别?_百度...
答:
区别有四个方面:1.前提:最小二乘不需要知道研究对象的分布,而
似然法
要求知道 2.思路:使误差平方和最小的参数,是最小二乘参数估计量;使目标概率出现
最大
的参数是极
大似然估计
量 3.方法:构造误差函数来求解;利用似然函数来求解 4.结果:最小二乘
法估计
量是最佳线性无偏估计;极大似然估计量是...
高级计量经济学 13:
最大似然估计
(下)
答:
在大样本下,三种检验是渐近等价的;在小样本下, 。另外,如果不对模型的具体概率分布作假设,则无法得到似然函数,于是就一般没有办法使用 检验和 检验;不过 检验依然可以使用。所以 检验的使用范围最广。如果随机变量不服从正态分布,却使用了以正态分布为前提的
最大似然估计法
,该估...
构造
估计
量的方法
答:
一、矩估计法。用样本矩估计总体矩,如用样本均值估计总体均值。二、
最大似然估计法
。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出,利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。三、最小二乘法。主要用于线性统计模型中的参数估计问题医学教|育网搜集整理。四、贝叶斯估计法。基于贝叶斯学派的观点...
求极
大似然估计
值的步骤是哪些?
答:
,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 求极
大似然
函数
估计
值的一般步骤:(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 。
求几何分布的
最大似然估计
值,要详细过程,求
答:
ln L(p)=n ln p+∑(Xi-1) ln(1-p)d ln L(p)/d (p)=n/p-∑(Xi-1)/(1-p)令d ln L(p)/d (p)=0,即n/p-∑(Xi-1)/(1-p)=0,∴p=1/(!daoX-1)即 p=1/(!X-1)为p的
最大
似,然
估计
值 注明下 ∑(Xi-1)表示对(X1-1)到(Xn-1)求和 a^b表示a的b...
什么叫极
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。极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。说的是...
求总体为指数分布的矩估计和极
大似然估计
答:
再检验l二阶导为负数,所以l有最大值,最大拟然估计为1/(xbar),同矩形估计。定义
最大似然估计
,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值。最...
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