最大似然估计法例题步骤
2. 接下来，我们求出极大似然函数的对数表达式，并进行化简和整理。通过对极大似然函数取对数，我们不仅可以简化计算，而且便于对未知参数进行求导。
3. 由于极大似然函数通常呈现多项式乘积的形式，直接对其求导会非常复杂。然而，通过对函数取对数，我们可以在不改变原函数变化趋势的前提下，简化求导过程。
4. 最后，我们求解未知参数的极大似然估计值，即找到使得对数极大似然函数达到最大的参数值。具体而言，我们需要找到对数极大似然函数关于未知参数的导数为零的点。
概率论-最大似然估计例题-具体计算步骤求解
看起来公式好吓人。第一个是连乘符号，表示n个相乘，e前面的1\/θ取n倍，指数函数的连乘等于指数的连续相加。常数提到连加符号的外面。
极大似然估计步骤
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...
概率论 求最大似然估计量、
你是想问什么呢，已经有答案了啊，求最大似然估计量就是四大步，求L（注意看可否化简），求lnL（乘法变加法），求导（这里因为要估计两个，所以求的偏导，注意第二个是对平方的偏导哦），导数等于0，就是这样啊
求助!!数理统计的题～～
1 设湖中有鱼N条，现捕r条，做上记号放回湖中，一段时间后再捕出n条，m个带记号，根据已知信息，分别用矩估计和极大似然估计法估计湖中鱼数N。湖中有鱼N条，其中r条带记号，从中任捕1条，记其中有记号的鱼的条数为随机变量X,P(X=0)=(N-r)\/N,P(X=1)=r\/N,可以统一写成P(X=i)=...
正态分布的最大似然估计量怎么算
要最大化似然对数函数。因此，需要对 logL(μ, σ; X) 进行求导，并令导数为0，解出 μ 和 σ 的值。6. 解出的 μ 和 σ 就是正态分布的最大似然估计量。需要注意的是，由于求导和解方程是数值上的困难，通常会使用数值优化算法，如牛顿法或梯度下降法来求解最大似然估计量。
求极大似然估计
（1，1，2，9，10，12，）是来自参数为λ的泊松分布总体的样本 则因为其均值为：μ=(1+1+2+9+10+12)=35\/6 又泊松分布的期望等于方差，所以σ2=μ=35\/6 所以极大似然估计：P｛X=k｝=（35\/6）^k\/k!e^(-35\/6)则极大似然函数为：L(k1，k2...）=（35\/6）^k1\/k1!e^(-35\/6...
概率论,最大似然估计,题目答案的疑问
L(θ)=Πp(xi；θ)=ΠP(X=xi；θ)表示X取每一个xi的概率的乘积，【即X=3,1,3,0,3,1,2,3的概率的乘积】你可能理解错了。
设为来自总体的简单随机样本,其样本均值为,无偏估计量,试求常数c的值...
因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即du 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...
二项分布的最大似然估计求法
那个似然函数只能那么了，不过答案我看了下，是错了，你那边就只有答案吗？你把似然函数写下我看下，郁闷，我找不出错了，不好意思！ 补充： 我把题看错了！哎呀，这样的话，X1的发生概率就是 p^x1*(1-p)^(1-x1)再乘以Cnx1，其他的概率也这样一些，构造函数，方法是这样，...
【计量经济学】极大似然估计
在探索未知参数的世界里，极大似然估计如同一盏明灯，指引我们寻找最优解。 它的核心理念是，通过调整参数，使得观察到的样本数据产生这些观测结果的概率达到最大。在双变量回归模型中，这个过程尤为关键。假设我们的数据点 (X, Y) 遵循着正态分布，其概率密度函数如诗如画地描绘着数据的分布特性： ...
刁宏雪孜：[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...
华莹市19855627503： 矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么? - ？
刁宏雪孜：[答案] .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 所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而...
华莹市19855627503： 设总体X等可能地取值1,2,3,…,N,其中N是未知的正整数.X1,X2,…,Xn是取自该总体中的一个样本.试求N的最大似然估计量. - ？
刁宏雪孜：[答案](1)总体X的分布律为P{X=x}= 1 N, x=1,2,…,N. 所以似然函数为 L(N)=∏limit sni=1P{Xi=xi}= 1 Nn, 1≤xi≤N,&i=1,2,…,n. 当N越小时,似然函数L(N)越大; 另一方面,N还要满足: 1≤xi≤N,i=1,2,…,n, 即N≥max x1,x2,…,xn=x(n). 所以,N的最大似然估计量...
华莹市19855627503： 设X1,X2,…,Xn来自是参数为λ的泊松分布总体的一个样本,总体的分布律为:P(X=k)=λke−λk!,k=0,1,…,试求λ的极大似然估计量. - ？
刁宏雪孜：[答案] ∵X服从参数为λ的泊松分布,即P(X=k)= λk k!e−λ,(k=0,1,2,…) 则最大似然函数为 L(x1,x2,…,xn;λ)= nπ i=1 λxi xi!e−λ=e−nλ nπ i=1 λxi xi! ∴lnL=−nλ+ n i=1(xilnλ−lnxi) ∴ dlnL dλ=−n+ n i=1 xi λ 令 dlnL dλ=0 解得λ= 1 n n i=1xi= . x 即λ的最大似然估计...
华莹市19855627503： 大学概率试题:矩估计量和最大似然估计量 - ？
刁宏雪孜： 9、先求期望令期望=样本均值,得到矩估计再求似然函数取对数后求导令导数=0,得到极大似然估计 过程如下:
华莹市19855627503： 设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计 - ？
刁宏雪孜： P(X=x)=(Xe~-)/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1) P(x-=2....(X=xn)=N)(xien)/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零,得到入的极大似然估计. 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.罗纳德·费希尔(R. A. Fisher) 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 .
华莹市19855627503： 最大似然函数 - ？
刁宏雪孜： 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...
华莹市19855627503： 设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤 - ？
刁宏雪孜：[答案] 设X~EXP(入) E(X)=1/入 ^入=1/(xbar) L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n) 入e^(-入xi) 两边取对数 ,并使ln(L)=l l(入|x)=ln(入^n... 让导数=0 0=1/^入-(xbar) 1/^入=xbar ^入=1/(xbar) 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...
华莹市19855627503： 大学数学题(最大似然估计),高手帮帮忙,高分!~~速度解决. - ？
刁宏雪孜： 首先写出似然函数L L=∏ p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)] =e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!) 然后对似然函数取对数并求导(对估计值λ求导) lnL=ln{e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)}=-nλ+lnλ∑xi+∑ln(1/(xi!)) dlnL/dλ= -n+(∑xi)/λ 令导数...
华莹市19855627503： 设总体X的概率密度为f(x;θ)=(θ+1)xθ,0
刁宏雪孜：[答案] 由题意,似然函数L=(θ+1)n( n i=1xi)θ ∴lnL=nln(θ+1)+θ n i=1lnxi ∴ dlnL dθ= n (θ+1)+ n i=1lnxi 令 dlnL dθ=0,解出θ的最大似然估计值为 ̂ θ=− n ni=1lnxi−1.
