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最大似然估计法的原理
矩
估计是什么
?和
最大似然估计有什么
区别?
答:
矩估计θM=1.5X~,是无偏估计。当样本的总体分布(比如总体服从均匀分布、正态分布等)已知,但分布的具体参数(比如均匀分布中的上下限、正态分布中的均值和方差等)未知,这时候可以用给定的样本来估计未知参数(不带误差棒),这样的
方法
有两种,第一种是矩估计,第二种是
最大似然估计
。如果总体...
最大似然
函数
答:
极
大似然估计法
是基于 极大似然
原理
提出的,为了说明 极大似然原理 ,我们先看个例子 例子 : 1、某同学与一位猎人一起外出打猎。忽然,一只野兔从前方窜过,只听一声枪响,野兔应声倒下,若你推测一下, 是谁击中了野兔,你会怎样想 2、有一时间A,我们知道它发生的概率p只可能是:若在...
点估计与区间
估计的
主要区别
是什么
?
答:
点估计与区间
估计的
区别:点估计是通过抽样得到样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断
方法
.区间估计是通过从总体中抽取的一部分样本,再构造出一个与含有要研究的参数而不含其他位置参数的分布,再根据一定的精确度的要求,从而确定出适当的范围,再求解...
区间
估计的方法
答:
区间
估计的
一些常见
方法
:中心矩方法:该方法以样本的中心矩来估计总体中心矩,以样本方差来估计总体方差,然后利用这些估计来构造区间估计。
最大似然法
/极大似然法:这是一种通过最大化样本的似然函数来估计未知参数的方法。最小二乘法:这是一种通过最小化误差的平方和来估计未知参数的方法。刀切法:...
点
估计的估计法
答:
最大似然估计法
此法作为一种重要而普遍的点估计法,由英国统计学家R.A.费希尔在1912年提出。后来在他1921年和1925年的工作中又加以发展。设样本X=(X1,X2,…,Xn)的分布密度为L(X,θ),若固定X而将L视为θ的函数,则称为似然函数,当X是简单随机样本时,它等于ƒ(X1,θ)ƒ...
点
估计
是指用样本指标估计总体指标
答:
点估计的概念:点估计是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计的结果也以一个点的数值表示,所以称为点估计,点估计和区间估计属于总体参数估计问题,对总体特征进行估计,也就是如何从局部结果推论总体的情况,称为总体参数估计。点
估计的
方法:1、
最大似然估计法
此法作为...
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...
如何求参数的极
大似然估计
?
答:
因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值
原理
,如果最值存在,此方程组求得的驻点即为所求的最值点,就可以很到参数的极大似然估计。极
大似然估计法
一般属于这种情况,所以...
logistic模型(用于分类问题的概率模型)
答:
具体来说,sigmoid函数的形式为1 / (1 + e^-z),其中z是线性回归模型的输出。当z趋向于正无穷时,sigmoid函数的输出趋近于1,表示样本属于正类的概率很高;当z趋向于负无穷时,输出趋近于0,表示样本属于负类的概率很高。逻辑回归模型的参数估计通常使用
最大似然估计法
。在训练过程中,模型会不断...
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...
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