最大似然估计值怎么算
最大似然估计，对于点估计，有矩估计法和最大似然估计法。
矩估计法，其基于大数定律，求解未知参数θ θθ的时候，是一种简单的替换的思想（样本矩估计总体矩）。
最大似然估计法，基于极大似然原理（概率大的事件在一次观测中更容易发生）。求解未知参数θ θθ的时候，是当它作为估计值时，使样本出现的概率（样本出现的可能性）最大。
离散型总体最大似然估计法的步骤为：选择样本值→构造似然函数(每个样本值对应概率相乘)→似然函数取对数(方便计算)→求导→令导数为0→求出未知参数θ的最大似然估计值。离散型和连续型唯一的区别，就是离散型取的是每一个样本点的概率，而连续型取的是每一个样本点的概率密度。它们都包含了参数θ θθ，都可以通过取对数求导来算出最大似然估计值。
多变量正态分布的最大似然估计是如何计算的?
为了计算多变量正态分布的最大似然估计，我们需要遵循以下步骤：1. 初始化：首先，我们需要为均值向量μ和协方差矩阵Σ设定初始值。这些初始值可以是随机选择的，也可以是其他已知的估计值。2. 计算对数似然函数：接下来，我们需要计算给定参数μ和Σ下的对数似然函数。对数似然函数是对数概率密度函数的负数...
最大似然估计法公式?
最大似然估计法公式：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X1,X2,...,Xn，通过利用fD，我们就能计算出其概率：但是，我们可能不知道θ的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布D。那么...
如何求最大似然估计?最大似然法
设总体X服从泊松分布P(λ)，P(X≥1) 的最大似然估计量是1λxixi！e−λ=e−nλnπi＝1λxixi！∴lnL＝−nλ+ni...因为X服从参数为λ的泊松分布；所以P(X＝m)＝λmm!e−λ，（m=0，1，2，…）设x1，x2，…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为...
矩估计是什么?极大似然估计是什么?
P的矩估计为（X上方一横），P的极大似然估计为（X上方一横），两种估计都是P的无偏估计。（1）因为，EX=P=（X上方一横）所以，P的矩估计＾p=（X上方一横）。（2）L=(Σx1\/n)（1-P）＾（1-x)*（p^x）＝（1-P）＾（n-Σ（1，n）＊xi）＊（p^（Σ（1，n）＊xi））lnL=（n...
最大似然估计的期望怎么求
求最大似然估计期望的方法如下：1、计算样本数据的联合概率分布L(θ)。2、对L(θ)取对数，得到对数似然函数log(L(θ))，对对数似然函数求导，得到对数似然函数的导数d\/dθ[log(L(θ))]。2、令对数似然函数的导数等于零，解出θ的值。3、将θ的值代入L(θ)，计算L(θ)的值，即可计算L(θ)...
为什么极大似然估计可以用似然方程来求解?
1.建立似然函数：根据已知参数和样本数据，建立一个关于参数的似然函数。这个函数描述了在给定参数的情况下，观察到当前样本的概率。2.对似然函数求导数：对似然函数求导数，得到关于参数的一阶偏导数和二阶偏导数。这些导数可以帮助我们找到使似然函数最大化的参数值。3.求解最大似然估计值：通过求解一阶...
极大似然估计详解
总结：首先还是理解其原理，已知某个参数能使样本出现的概率最大，干脆就把这个参数作为估计的真实值。然后根据两个例子理解其求解过程，尤其是第一个例子。其实就是根据已有观察数据求概率，然后概率表达式中有未知参数，求出一个使表达式概率值最大的参数值就做为极大似然估计值。
极大似然估计
f(xi;p)=pxi(1−p)1−xi 其中Xi=0或1。 首先，要通过极大似然估计方法求出参数p，需要定义似然函数。前面提到，最大似然估计就是去找参数估计值，使得已经观察到的样本值发生概率最大。既然这些样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这就是求所有观测值样本的联合概率最大化。...
求解最大似然估计值
先求出似然函数 取对数，求导 得到参数的极大似然估计 结果＝5\/6 过程如下：
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（...
轩于孚亢：[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...
延川县18024572203： 求大神:概率统计求最大似然估计 - ？
轩于孚亢： 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
延川县18024572203： 指数分布的最大似然估算怎么计算 - ？
轩于孚亢： f(x)=ue^(-ux) L(u)=Пf(x) LnL(u)=∑(Lnu-uxi)=nLnu-∑uxi dLnL(u)/du=0-->n*(1/u)-∑xi=0-->u=(1/n)∑xi 即样本均值为u的大似然估算
延川县18024572203： 概率统计相关问题.求最大似然估计量的时候,似然函数前面的符号Π从1到n,怎样计算,知道的解释一下计算方法,刚学到这一节 - ？
轩于孚亢：[答案] Π是乘积符号 Π(i=1~n) Ti =T1*T2*T3...Tn 求最大拟然一般是两边求自然对数,把乘积变成了求和再求导,使导数为0求最大对数拟然,并验证导数在0点时函数取的极值是最大值 如果两个拟然估计量,要求对数拟然函数的两个偏导,解两个偏导等于0...
延川县18024572203： 设总体X 的概率分布为,求矩估计值和最大似然估计值. - ？
轩于孚亢：[答案] 矩估计 E(X)=3-4θ x平均=2 3-4θ=2 则θ=1\4 最大似然估计 L(θ)=4θˆ6(1-θ)ˆ2(1-2θ)ˆ4 然后求对数 然后再求导 令导数等于0 解得θ
延川县18024572203： 设总体X~N(u,4),求u的最大似然估计 - ？
轩于孚亢：[答案] u1=E(X)=u=x的平均 所以u的最大似然估计 =X的平均
延川县18024572203： 二项分布 最大似然估计设X~b(1,p),p未知,已知 0.25≤p≤0.75 取样本容量为 1 的样本X1, 求p的最大似然估计量 - ？
轩于孚亢：[答案] 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...
延川县18024572203： 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. - ？
轩于孚亢：[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...
延川县18024572203： 总体X服从参数为λ的泊松分布,λ(λ>0)未知,求参数λ的最大似然估计量. - ？
轩于孚亢：[答案] ∵X服从参数为λ的泊松分布∴P(X=m)=λmm!e−λ,(m=0,1,2,…)设x1,x2,…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为L(x1,x2,…,xn;λ)=nπi=1λxixi!e−λ=e−nλnπi=1λxixi!∴lnL=−nλ+ni...
延川县18024572203： 概率最大似然估计值 - ？
轩于孚亢： 1) 如果min(Xi) min(X1)2) 如果min(Xi)>c:logf(xi)=log(p)+p*log(c)-(p+1)log(xi) 把上式求和就是似然函数了 一阶导:1/p+log(c)-log(xi) 一阶导的和为零,解出MLE 把解出的MLE带入似然函数,就是似然估计量??
