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最大似然估计法
最大似然估计
(ML)和REML
答:
当利用混合效应建模时,你会遇到诸如 REML 和 ML 这样的词汇。不像线性回归模型,就算你不知道背后的数学理论也可以照样使用。但是在混合效应建模中,你必须懂得一些相关的数学知识。所以REML是什么意思?它能干什么? 第一个问题比较简单,REML限制性
最大似然估计
英文首字母的缩写。但是对于第二个问题...
均匀分布的
最大似然估计
怎么求?
答:
0, 其它。这种参数估值的一个例子:假如敌方的坦克编号是真实的,001, 002, 003, ..., 101,... 。我们想
估计
敌方共有多少辆坦克。设敌方共有a辆坦克。我方侦查员见到的编号有 (007, 013,119, 205).则我们对a的估计就是205. 当然我们的估计可能不对,但这就是
最大似然法
给出的估值。
矩估计和
最大似然估计
量是一样的吗?
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...
极
大似然
函数不含参数怎么求
答:
有矩估计法和
最大似然估计法
:1、矩估计法,其基于大数定律,求解未知参数θθθ的时候,是一种简单的替换的思想(样本矩估计总体矩)。2、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)...
二项分布的极
大似然估计
怎么求?
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 。
极
大似然估计
的原理是什么?
答:
一般说来,事件A发生的概率与某一未知参数 有关,取值不同,则事件A发生的概率 也不同,当我们在一次试验中事件A发生了,则认为此时的 值应是t的一切可能取值中使 达到
最大
的那一个。极
大似然估计法
就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
极
大似然估计
的原理
答:
一般说来,事件A发生的概率与某一未知参数 有关,取值不同,则事件A发生的概率 也不同,当我们在一次试验中事件A发生了,则认为此时的 值应是t的一切可能取值中使 达到
最大
的那一个。极
大似然估计法
就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
ML法是什么
答:
极
大似然估计法
。极大似然估计法(ML)是结构方程分析最常用的方法,ML方法的前提条件是变量是多元正态分布的。数据的非正态性可以通过偏度(skew)和峰度(kurtosis)来表示。偏度表示数据的对称性,峰度表示数据平坦性的。ML法的特点 结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中,...
极
大似然估计法
必须要有分布吗
答:
是的,
最大似然估计
和最小二乘法还有一大区别就是,最大似然估计是需要有分布假设的,属于参数统计,如果连分布函数都不知道,又怎么能列出似然函数呢 极
大似然估计法
是求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验已知有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为当时的条件最...
深入理解均方误差、交叉熵、
似然估计
答:
接下来,我们再来说一下似然估计,个人觉得,
最大似然估计
才是我们模型训练的本质。 我们先来介绍一下似然函数( 如果你已经了解似然函数,可以跳过这一块介绍 ),它是一种关于统计模型中的参数的函数,你可以把它理解为条件概率的逆运算。 条件概率对大多数人而言是非常好理解并且自然的,但是它的逆反,往往会让人感觉有...
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