参数估计：最大似然估计 (Maximum Likelihood Method - MLM)
当我们处理概率分布中带有未知参数的问题时，例如泊松分布的[公式] 或伽玛分布的[公式]，常规做法不再是假设参数已知。最大似然估计的理论基础是寻找产生观测数据概率最高的参数值。其计算方法是，对于质量函数[公式] 或概率密度函数[公式]，目标是最大化[公式]，通过求解[公式]关于[公式]的一阶导数得出估计参数[公式]。
接下来，通过两个实例来直观理解MLM的应用：一是从已知伽玛分布中估计[公式]，二是使用帕累托分布的[公式]进行参数估计。对于帕累托分布，给定观测数据，可以计算出[公式]的估计值，然后用这个估计来分析单个样本的[公式]。
总之，最大似然估计在统计建模中扮演着核心角色，帮助我们根据数据准确地估计参数，为模型预测和分析提供依据。同时，别忘了关注"Lucy的经济日记"微信公众号，那里会有更多关于经济知识的精彩内容等你来探索！
参数估计:最大似然估计 (Maximum Likelihood Method - MLM)
最大似然估计的理论基础是寻找产生观测数据概率最高的参数值。其计算方法是，对于质量函数[公式] 或概率密度函数[公式]，目标是最大化[公式]，通过求解[公式]关于[公式]的一阶导数得出估计参数[公式]。接下来，通过两个实例来直观理解MLM的应用：一是从已知伽玛分布中估计[公式]，二是使用帕累托分布...
最大似然估计,最大后验估计以及贝叶斯估计的理解整理
在机器学习的殿堂中，参数估计是基石，它们如磁铁般吸引着模型的灵魂——参数。最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）是其中的双子星，而贝叶斯估计则以独特的视角照亮了统计推理的路径。参数，如同线性模型中的斜率与截距，是构建模型的关键。我们常区分两点估计，如最大似然的精准点断与区间估计的宽...
如何理解有偏估计、无偏估计和最大似然估计?
有偏估计、无偏估计和最大似然估计是统计学中常用的三种参数估计方法，它们之间的区别如下：1、有偏估计（biased estimation）：在有偏估计中，估计值的期望与真实参数值存在偏差。换句话说，有偏估计的平均值不等于真实参数值。这可能是由于采样误差、样本选择偏差或模型假设不准确等原因造成的。有偏估计...
最大似然估计通俗解释
最大似然估计的意思就是最大可能性估计，其内容为:如果两件事A，B相互独立，那么A和B同时发生的概率满足公式。极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。说的通俗一点：最大似然估计就是利用已知的样本结果，反推最...
参数估计分哪几种?
3. 最大似然估计：最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法。它选择使观测数据出现的概率最大化的参数值，以估计真实参数。尽管最大似然估计不一定是无偏估计，但在大样本情况下通常是渐进无偏的。这种方法提供了良好的统计性能，并且拥有坚实的理论基础。
最大似然估计是什么意思?
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...
有偏估计、无偏估计和最大似然估计有什么区别?
记作。然后重复n遍，获得n个样本均值，你会发现样本均值的分布符合正态分布。我们就可以用最大似然估计或距估计求得这个正态分布的期望。而样本平均数的期望（在这里就是均值），极其接近总体的期望。我们称之为无偏估计，一次抽样计算的平均值就说是总体均值的做法就是有偏估计（biased estimator）...
最大似然估计是什么意思?
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中常用的参数估计方法，用于确定最有可能产生样本观测数据的参数值。下面是最大似然估计函数的构造步骤：1. 确定概率模型：首先，需要确定一个概率模型来描述观测数据的分布情况，通常使用概率分布函数来表示，例如正态分布、伯努利分布等。2...
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...
什么是最大似然估计?
最大似然估计求解步骤是：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数；解似然方程。求最大似然估计θ时，可以令对数似然函数的导数=0，然后求解θ的方程组，并求出最大似然估计θ。但是可能分布参数θ的个数不确定性。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....
漆亲安普：[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...
邱县19815965435： 最大似然估计和最小二乘法怎么理解 - ？
漆亲安普： 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...
邱县19815965435： 概率论与数理统计,参数估计,最大似然估计 急 ,求救 T T设总体X具有概率密度为f(x,λ)=λax^(a - 1)*e^( - λx^a),x>0 ,0,x其中λ>0是待估参数,a>0是已知常数,X... - ？
漆亲安普：[答案] 你看看书上的定义,再自己练习下习题,就会的额,这个简单的
邱县19815965435： 最大似然函数 - ？
漆亲安普： 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...
邱县19815965435： 如何用最大似然法拟合模型 r实现 - ？
漆亲安普： 最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是: 当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量.
邱县19815965435： 最小二乘法 最大似然估计“在测量噪声为正态分布的条件下,最小二乘估计与最大似然估计等价”请教各位一下,这具体是什么意思我想知道这两者的联系 - ？
漆亲安普：[答案] 最小二乘估计与最大似然估计是两种参数估计方法,当随机变量或总体服从正态分布时,两种估计方法得到估计值是相等的,我可以证明
邱县19815965435： 参数估计的标准定义是什么? - ？
漆亲安普： 参数估计 parameter estimation 根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法.它是统计推断的一种基本形式,是数理统计学的一个重要分支,分为点估计和区间估计两部分. 估计量的评价标准:(1)无偏性,(2)一致...
邱县19815965435： 如何理解似然函数 - ？
漆亲安普： 统计学中,似然函数是一种关于统计模型参数的函数.给定输出x时,关于参数θ的似然函数L(θ|x)(在数值上)等于给定参数θ后变量X的概率:L(θ|x)=P(X=x|θ).似然函数在推断统计学(Statistical inference)中扮演重要角色,尤其是在参数估计方法...
邱县19815965435： spss里怎样进行最大似然估计 - ？
漆亲安普： 期望最大化(Expectation-maximuzation)算法在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. EM是一个在已知
邱县19815965435： 考研数学二和数学三,哪个哪个考查的范围大?哪个考的知识深?相比较的话,哪个难度更大些? - ？
漆亲安普： 数学一、数学二、数学三是分别对应不同的专业的,考试的内容及难度也是不同的.(数学一最广,数学三其次,数学二最低.) 1 数学一: ①高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分...
