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最大似然估计法
极
大似然估计法
的步骤
答:
未知参数的极大似然估计,是使对数极大似然函数最大的值,如下面第一个图所示,简单来讲,就是求对数极大似然函数关于未知参数的导数为0的解。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...
最大似然估计
值怎么算
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...
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...
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...
极
大似然估计
的原理是什么?
答:
特征分析:总结起来,
最大似然估计
的目的就是:利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值。极大似然估计是建立在极大似然基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如若有若干个可能的结果。若在一次试验中,A出现了,那么可以认为试验条件对A的出现有利,...
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...
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...
求问,极大似然法和
最大似然法
是同一种方法吗?
答:
只是一种粗略的数学期望,要知道它的误差大小还要做区间估计
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。最大似然法明确地使用概率模型, 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。该方法在每组序列...
在
最大似然估计
中,如何处理估计方程无解的情况?
答:
2.使用其他估计方法:如果
最大似然估计
无法得到解,那么我们可以尝试使用其他的估计方法。例如,我们可以使用贝叶斯估计、矩估计或者最小二乘法等方法。这些方法在某些情况下可能会比最大似然估计更有效。3.引入先验信息:在某些情况下,我们可以通过引入先验信息来解决这个问题。例如,我们可以使用贝叶斯方法,...
最大似然估计
量和矩估计量有什么区别呢?
答:
2、矩估计量:利用样本矩来估计总体中相应的参数。二、作用不同 1、
最大似然估计
量:用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。2、矩估计量:用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差。三、特点不同 1、最大似然估计量:最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建...
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