如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
极大似然估计法就是通过观察到的事实数据来推测最可能的参数值。在这个例子中，我们通过100次抛硬币全为“花”这一事实，推测这枚硬币的参数（即“花”面出现的概率）很可能是接近1的值，即两面都可能是“花”。我们通过事实数据来推测参数的过程称为似然，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。
在概率与似然之间，概率是已知参数情况下对各种事件可能性的推测；而似然则是未知参数情况下，通过观察数据推测参数的过程。例如，如果我们已知硬币参数为0.5（即公平硬币），那么我们可以通过概率计算出扔10次硬币出现5次“花”朝上的概率。相反，如果我们对硬币参数未知，我们需要通过似然的方法来推测这个参数。
为了理解极大似然估计法，我们以一个具体例子来说明。假设我们实验的结果是10次抛硬币，其中有6次“花”朝上。我们的目标是推测硬币的参数，即“花”面出现的概率。通过极大似然估计，我们假设不同的参数值，并计算实验结果的概率。概率越大的参数值更可能是真实的参数。例如，我们先假设参数为0.5，计算得到的概率为某个值；再假设参数为0.6，计算得到的概率为另一个值。比较两个概率，我们可以看出0.6作为参数的可能性更大，因为它的概率是0.5的1.2倍。
极大似然估计法的核心是通过数据来推测参数，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。通过这个方法，我们可以对参数进行估计，从而对未知情况做出合理的推测。
在实际应用中，极大似然估计法可以应用于各种情况，包括但不限于参数估计、模型选择等。随着实验次数的增加，我们的推测会越来越准确。同时，该方法在机器学习领域也有广泛的应用，如在机器学习中进行模型参数的优化。
总结来说，极大似然估计法是一种通过数据推测参数的方法，其核心是找到最可能的参数值，从而对未知情况进行合理推测。在实际应用中，该方法可以帮助我们解决各种参数估计问题，并在机器学习领域发挥重要作用。
如何通俗理解概率论思想?
概率论是一种数学工具，用于描述和分析不确定性。它的基本思想是：在大量重复试验中，事件发生的频率会逐渐稳定在某个值附近，这个值就是事件的概率。举个例子，假设我们掷一枚公正的硬币，正面朝上的概率是1\/2。这并不是说每次掷硬币都一定会出现正面或反面，而是说如果我们掷很多次硬币，那么正面和反...
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
解开概率论中的神秘面纱：最大似然估计法的通俗解析 想象一下，你手中一枚看似公平的硬币，连续抛掷100次却全都是“花”。这是否让你怀疑硬币的公平性？在这个看似平凡的事件中，隐藏着概率论中的一个重要概念——极大似然估计法。它就像是一盏照亮参数迷雾的明灯，通过观察实际结果推测未知世界的规律。...
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
极大似然估计法就是通过观察到的事实数据来推测最可能的参数值。在这个例子中，我们通过100次抛硬币全为“花”这一事实，推测这枚硬币的参数（即“花”面出现的概率）很可能是接近1的值，即两面都可能是“花”。我们通过事实数据来推测参数的过程称为似然，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。...
概率论是研究什么的?
概率分布正是概率的分布，即各种值对应的概率是多少，不管是用公式、表格、还是用图形，能体现出各个值的概率，就是对分布的描述。概率分布分为两种，一种是离散的，另外一种是连续的。前者容易理解，后者稍微有点儿绕。随机变量的函数本质是输出另一个随机变量（一元或者多元函数 6x或x＋y）或者输出一...
一本让你轻松打开数学思维的概率论通识讲义
《刘嘉概率论通识讲义》一书将以最基本的理论、最全面的解析、最通俗的讲述中让我们了解何为概率论，从概率论的四大基石、计算法则、频率论、概率分布以及贝斯法则中认识概率论，读懂概率论，继而可以正确的运用概率论。在大众的固有认知中，概率论与抽象的公式、复杂的计算紧密相连，纵观人类科技发展的...
通俗地说下概率论里面,随机变量函数的分布、函数分布和和分布函数是什么...
分布是分布函数的简称。随机变量函数是关于随机变量的函数，比如y=2x是随机变量x的函数，也是一个随机变量。所以随机变量函数的分布，指的就是y的分布函数。函数分布和上面是一个意思。分布函数就是分布了，不过这里没具体指什么的分布函数。。
通俗易懂:概率密度函数与概率分布函数
分布函数的概念至关重要，它将随机变量X看作自变量，其左侧所有可能值的和作为因变量，刻画了随机变量取值的可能性分布。通过这张清晰的图，我们能够直观地理解概率密度函数与概率分布函数在揭示随机世界中的复杂关系。总的来说，概率密度函数和概率分布函数是理解随机现象的桥梁，它们在离散与连续的随机世界...
概率论哪个老师讲的好
1. 张三老师的专业知识丰富。张三老师在概率论领域有深厚的学术背景和研究经验，他对于概率论的基本概念、原理以及应用都有深入的理解和独到的见解。他能够清晰地讲解概率论的各个层面，帮助学生建立起完整的知识体系。2. 张三老师的授课方式生动易懂。张三老师擅长用通俗易懂的语言讲解复杂的概念，他善于...
什么是概率论与数理统计?
比较麻烦的是我觉得要记很多东西.学习这门课的读者主要是着眼于社会、经济管理领域中的应用.概率论部分主要是概率论的基本概念和基本理论,其中心内容是随机变量及其分布.数理统计部分主要是数理统计基本概念和常用统计方法,中心内容是统计推断的三个内容<抽样分布、参数估计、假设检验>....
考研数学概率哪个老师讲的好
考研数学概率，张宇老师讲得好。张宇老师长期从事数学领域的教学与研究工作，对考研数学概率的内容有着深入的理解和丰富的教授经验。张宇老师擅长用通俗易懂的语言解释复杂的概念，他对于概率论的讲解条理清晰，逻辑性强，能够帮助学生建立起完整的知识体系。他对于考点把握准确，能够针对性地讲解重点难点，让...
阚彦山绿： 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.
平利县13146179275： 概率论:极大似然估计值和极大似然估计量的区别?如何理解这两个概念? 结合我在题目中遇到一个似然函数 - ？
阚彦山绿： 一个是指关于观测量的某个函数,一个是指在观测量取某个特定实现时这个函数的值. θ=min{X1,X2,...Xn}就是前一种.
平利县13146179275： 请教:如何正确理解最大似然估计? - ？
阚彦山绿： 最大似然估计有什么难理解的…… 你最好不查几本教材,好好的看一本才是王道(当然是指专门的概率统计教材而不是其他),这里的任何一个人的回答都比不上教材上的详细啊.
平利县13146179275： 极大似然法和似然法的区别 - ？
阚彦山绿： 1,极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法.思路是设一随机试验已知有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为当时的条件最有利于A发生,故应如此选择分布的参数,使发生A的概率最大. 2,似然法就是另一种统计方法: 给定一个概率分布D,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为fD,以及一个分布参数θ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样,通过利用fD,我们就能计算出其概率. 且在θ的所有取值上,使这个函数最大化.这个使可能性最大的值即被称为θ的似然估计.
平利县13146179275： 矩估计和极大似然估计要怎么理解啊~~理解不了,求指教啊 - ？
阚彦山绿： 极大似然估计简单些 我指的是运算1.找到概率密度或者概率分布 2.构造函数L(需要估计得值)=概率分布或者概率密度的连乘形式,未知数底数为i,从1乘到n3.lnL(需要估计的值)=ln概率分布或者概率密度的连乘形式.4.求3的关于需要估计的值的倒数.5.令4等于0.求出你需要估计的值,即为最大似然估计几乎所有最大似然估计都是如此步骤.可以死记硬背....
平利县13146179275： 机器学习里的贝叶斯估计是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一下?大片粘贴的就不用了 - ？
阚彦山绿： 以下是我个人的理解:首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是极大似然估计.极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响.因此如果样本数据不能很好反映...
平利县13146179275： 关于“极大似然估计值”和“大数定理” - ？
阚彦山绿： 大数定律有3个,指的是样本很大时的趋势,只具有统计学意义.常用的是伯努力大数定律,也就是你说的那个.数学书中总是给明了一件事发生的确切概率,但实际中我们并不能知道它,比如你怎么知道硬币正面的概率就是0.5呢?所以我们能...
平利县13146179275： 矩估计与似然估计 - ？
阚彦山绿： 在讲解极大似然估计法之前,我们从一个例子入手,了解极大似然估计法的直观想法:设甲箱中有99个白球,1个黑球;乙箱中有1个白球,99个黑球.现随机取出一箱,再从中随机取出一球,结果是黑球,这时我们自然更多地相信这个黑球是取...
平利县13146179275： 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 - ？
阚彦山绿：[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...
平利县13146179275： 最大似然估计和最小二乘法怎么理解 - ？
阚彦山绿： 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...
