概率统计 最大似然估计 为什么a取最小值b取最大值？
作者&投稿：游雍 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
这个题目比较特殊，不能用导数求极值点，应当如图计算。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
以b为例,题中前提条件是所有的xi要小于b,因此,b在满足该条件下取最小值,即为xi中的最大值,因为必须满足xn
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鲜胆地塞： 它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,….若在一次试验中,结果A出现,则一般认为试验条件对A出现有利,也即A出现的概率很大. 求极大似然函数估计值...
本溪满族自治县17235701934： 为什么指数分布 λ的最大似然估计不是 λ的无偏估计量? - ？
鲜胆地塞： 最大似然估计可以这么理解,是使得取到该样本观察值(或其一个很小的领域)的概率最大的参数, 无偏估计是取得估计的期望恰好是参数. 显然这两者不是同 一个概念.
本溪满族自治县17235701934： 为什么最大似然函数最大,θ就最有可能? - ？
鲜胆地塞： 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,就变成了线性加总.此时通过对参数求导数,并令一阶导数为零,就可以通过解方程(组),得到最大似然估计值.
本溪满族自治县17235701934： 逻辑回归为什么用最大似然估计求解 - ？
鲜胆地塞： 极大似然估计法是求估计的另一种方法.它最早由高斯提出.后来为费歇在1912年的文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质.极大似然估计这一名称也是费歇给的.这是一种上前仍然得到广泛应用的方法.它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,….若在一次试验中,结果A出现,则一般认为试验条件对A出现有利,也即A出现的概率很大.
本溪满族自治县17235701934： 概率论:两个相互独立的参数的差的最大似然估计(MLE)就是这两个参数最大似然估计的差吗?为什么?例如,两个独立的样本,第一个是从N(μ1,σ1^2),... - ？
鲜胆地塞：[答案] 因为两个参数独立,就证明二者互不影响.所以是μ1的MLE减去μ2的MLE 两个参数独立,在概率论里所有的公式定理就都能应用
本溪满族自治县17235701934： 最大似然函数 - ？
鲜胆地塞： 就是当你在做参数估计的时候,最大似然估计是一种比较好的方法,比点估计的有效性更好一些…… 给你说说解题过程吧…… 首先,求出似然函数L(其实就是关于未知参数的函数)…… 离散的就是把所有的概率p(x;未知参数)连乘 连续的是...
本溪满族自治县17235701934： 概率论中的最大似然估计法的具体步骤是什么?举例说明一下 - ？
鲜胆地塞：[答案] 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.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中...
本溪满族自治县17235701934： 求大神:概率统计求最大似然估计 - ？
鲜胆地塞： 首先theta的真值是这个随机变量的均值求最大似然估计要求似然方程L取到最大,如果是独立观测L=(1/theta)^n *e (- (x1+x2+...+xn) / theta)L最大和log(L)取到最大等价.x_mean为观测的均值,有 logL = n*( - log(theta) - x_mean / theta)又知 对log(L)求导为0 时log(L)取到最大值求导有n*( - 1/theta + x_mean/ theta^2) = 0 ==> theta=x_mean所以x_mean,即观测的均值即为theta的最大似然估计
本溪满族自治县17235701934： 求和导数部分怎么算 - ？
鲜胆地塞： 这是概率论与数理统计在最大似然估计中的问题,求导过程如下:1.先求这个函数的对数似然函数,即两边同时取对数lnL(μ,塞塔)=ln∑(Xi-μ )^2/σ^2,很抱歉,网吧电脑word没有公式编辑器,计算过程写不出来,前面的等式是复制楼主你输入的.2.这样指数部分可以拿到ln前面了.3先对μ求偏导,∑部分是连加,ln((x1+μ)+(x2+μ)+(x3+μ)+……)是复合函数,里面(x1+μ)+(x2+μ)+……部分的导数是1,所以μ的导数就是(1/∑)*2/σ^2,4再对塞塔求偏导数,这个就比较简单了.到此就求出了导数.
本溪满族自治县17235701934： 似然估计值求问最大似然函数如何构造出来 - ？
鲜胆地塞： 怎么求最大似然估计的概率密度函数? 答: 设 X 有f(x), 则最大似然估计的概率密度函数就是 X1,X2, .... Xn 的联合密度函数.由于在讨论估值时 X1,X2, .... Xn 永远都是独立同分布, 所以, 最大似然估计的概率密度函数 = f(x1)f(x2)...f(xn)
