极大似然估计的步骤是什么？
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 。
扩展资料：
极大似然估计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。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
极大似然估计，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。
参考资料来源：百度百科——极大似然估计
矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么?
．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用二阶样本中心矩来估计总体的方差.
多变量正态分布的最大似然估计是如何计算的?
4. 迭代优化：重复步骤2和3，直到收敛。收敛条件可以是对数似然函数的值不再显著变化，或者达到预设的最大迭代次数。5. 结果：经过多次迭代优化后，我们得到的均值向量μ和协方差矩阵Σ就是多变量正态分布的最大似然估计。需要注意的是，多变量正态分布的最大似然估计可能会受到初始值的影响，因此可能...
求极大似然估计的步骤是什么
EX=0×θ2+1×2θ（1-θ）+2×θ2+3×（1-2θ）=3-4θ 故：θ＝¼（3−EX）θ的矩估计量为：θ=¼（3-X）根据给定的样本观察值计算：X=1\/8（3+1+3+0+3+1+2+3）=2 因此θ的矩估计值为：θ=¼（3-X）=¼对于给定的样本值，似然函数为：L（...
极大似然估计
)2n=18.654 于是，我们得到求极大似然估计的一般步骤：- 根据设定概率模型，写出联合概率形式的似然函数 - 对似然函数取对数，并整理 - 求导数或偏导数，并赋值为0 - 求解方程 最后，谈谈“似然估计”的使用前提：- 已经假定了概率模型，如二项分布，正态分布等；- 已经有了一些观察结果的集合。
极大似然函数的估计值是多少呢?
λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1\/X-（X-表示均值）。求极大似然函数估计值的一般步骤：1、根据总体分布，写出似然函数；2、对似然函数取对数，并整理；3、求整理后的似然函数求导数；4、列出似然方程，并解似然方程。
最大似然估计值怎么算
最大似然估计值的计算可以遵循以下公式：1. 最大似然估计是用来求解参数值的一种方法。2.理解最大似然估计前，我们需要知道似然函数。似然函数反映了给定参数下数据出现的可能性大小。而最大似然估计就是通过似然函数求解最有可能出现该数据的参数值。具体方法是，假设有一组数据，且参数存在未知，利用似然...
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
就是正态分布中 的最大似然估计。 最大似然估计的求解步骤: 最大后验概率估计,英文为Maximum A Posteriori Estimation,简写为MAP。回到抛硬币的问题,最大似然估计认为使似然函数 最大的参数 即为最好的 ,此时最大似然估计是将 看作固定的值,只是其值未知;最大后验概率分布认为 是一个随机变量,即 具有某种概率...
【No3】极大似然估计(MLE)
最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择小概率样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。定义：设总体分布为f(x,θ），x1,x2,x3,x4...xn为该总体采用得到的样本。因为x1,x2...xn独立分布，于是，他们的联合密度函数为：一般步骤：...
极大似然估计详解
极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。通过一个例子进一步说明极大似然估计的思想：二、极大似然估计求解过程 知道了极大似然估计法的原理，那么如何应用极大似然法解决实际问题呢？
最大似然估计法例题步骤
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...
成王哈茵陈：[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...
隆回县18648899893： 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 - ？
成王哈茵陈： 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 .
隆回县18648899893： 181.设总体 的密度函数为 其中 为未知参数.为总体的一个样本,求参数 的极大似然估计量. - ？
成王哈茵陈：[答案] 极大似然估计的方法: 1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi 密度函数的连乘.每个Xi 的密度函数与总体的密度函数相同. 2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,xn)的最大值.求偏导数,令偏导数为0,解出驻点即可. 知道方法其实不难做.
隆回县18648899893： 极大似然估计是怎么回事 - ？
成王哈茵陈： 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.
隆回县18648899893： 大学概率试题:矩估计量和最大似然估计量 - ？
成王哈茵陈： 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:
隆回县18648899893： 2、极大似然估计的具体步骤有 - 上学吧普法考试？
成王哈茵陈：[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...
隆回县18648899893： 数理统计计算方法,像什么置信区间?极大似然估计,无偏估计?都应该按怎么个程序做? - ？
成王哈茵陈： 极大似然估计是求似然函数的最大值,一般求导得到估计 无偏估计是首先得到估计,然后求期望看是否无偏 置信区间,一般P(|x-x*|)
隆回县18648899893： 怎么用r作最大似然估计 - ？
成王哈茵陈： optim就可以啊,步骤是1把似然函数写成目标函数;2由optim求目标函数的最大值,3得到的极大值点就是极大似然估计
隆回县18648899893： 极大似然估计中参数标准差怎么估计 - ？
成王哈茵陈： L(θ,c)=∏f(xi)(i=1,2,…,n)(x>=c) 然后对取L(θ,c)的对数,再对L(θ,c)求分别求偏导,令它=0,即可得出θ,c与x1,x2,…,xn的关系,根据实际意义选取合适的值;下面是具体步骤:1. 先写出L(θ,c)=f(x1)*f(x2)…f(xn)2. Ln(L)=-nLnθ-(1/θ)(∑xi-nc)3. 2.对c求偏...
