极大似然估计的原理是什么？
极大似然估计的计算过程非常简单：
1.写出似然函数；
2.求出使得似然函数取最大值的参数的值，这个值就是我们对概率模型中参数值的极大似然估计。
最大似然估计是什么?
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...
最大似然函数
极大似然估计法是基于 极大似然原理 提出的，为了说明 极大似然原理 ，我们先看个例子 例子 ： 1、某同学与一位猎人一起外出打猎。忽然，一只野兔从前方窜过，只听一声枪响，野兔应声倒下，若你推测一下， 是谁击中了野兔，你会怎样想 2、有一时间A，我们知道它发生的概率p只可能是：若在...
极大似然估计原理是什么?
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。原理 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...
什么是最大似然估计?
3、最大似然估计（maximum likelihood estimation）：最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法。它通过选择使观测数据出现的概率最大化的参数值，来估计真实参数。最大似然估计不一定是无偏估计，但在大样本下通常是渐进无偏的。最大似然估计可以提供良好的统计性能，并且有坚实的理论基础。
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。
最大似然法 (1)基本原理
以下内容都是基于Christopher P. Randle教授在研究组上交流时的课件整理而来。 最大似然法选择的最优树是使得观察到的性状分布（character state distribution）出现的概率最大的树。最重要的是理解似然值（likelihood）。尝试翻译一下，就是给出一个假设 h ，该假设的似然值 L(h) 就是：在此...
有偏估计、无偏估计和最大似然估计有什么区别?
然后再重新给A市88所小学打电话，重新随机选取88名学生的成绩，这是第二个随机样本。算出样本2的平均值，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...
最大似然估计的方差怎么求
使用最大似然估计来求解。最大似然估计是一种常用的参数估计方法，对于连续型随机变量的方差，可以使用最大似然估计来求解。假设有一个样本数据集{x1，x2，…，xn}，其中n表示样本数量。根据最大似然原理，要找到使得观测到这些数据的概率最大化的参数值。对于连续型随机变量而言，在正态分布假设下，...
什么是极大似然估计
极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。极大似然估计...
STAT(2) - Point Estimation
本文深入探讨了点估计(Point Estimation)的概念，包括矩估计、极大似然估计（MLE）和贝叶斯估计。本文将详细介绍每种方法的原理和应用。矩估计方法通过使用样本的矩来估计分布参数。例如，正态分布的矩估计方法将样本均值和样本方差作为参数估计值。该方法易于解释，但可能不是无偏估计。极大似然估计（MLE）...
昌尝阿苯： 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.
郸城县13187094272： 极大拟然估计法的基本思想是什么? - ？
昌尝阿苯：[答案] 极大似然法?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.
郸城县13187094272： 关于“极大似然估计值”和“大数定理” - ？
昌尝阿苯： 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...
郸城县13187094272： 如何做 stata 参数估计列表 - ？
昌尝阿苯： 一、极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明.我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体,每个总体的均值都不同,依次为 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9.方差相同,均为 1.然后我们随机地取出一个总体,从中抽出 10 个样本...
郸城县13187094272： 矩估计和极大似然估计要怎么理解啊~~理解不了,求指教啊 - ？
昌尝阿苯： 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....
郸城县13187094272： 什么是似然估计?？
昌尝阿苯： 极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher,他在1922年的论文On the mathematical foundations of theoretical statistics, reprinted in ...
郸城县13187094272： 逻辑回归为什么用最大似然估计求解 - ？
昌尝阿苯： 我们求最大似然函数参数的立足点是步骤C,即求出每个参数方向上的偏导数,并让偏导数为0,最后求解此方程组.由于中参数数量的不确定,考虑到可能参数数量很大,此时直接求解方程组的解变的很困难.于是,我们用随机梯度上升法,求解方程组的值.
郸城县13187094272： 最大似然估计θ,一般都是对似然函数求θ导,然后让导数等于0,就像函数求极值一样吗?谁取到最大?是似然函数,还是θ取到最大?不太懂它的本质原理是... - ？
昌尝阿苯：[答案] 似然函数直接求导一般不太好求,一般得到似然函数L(θ)之后,都是先求它的对数,即ln L(θ),因为ln函数不会改变L的单调性.然后对ln L(θ)求θ的导数,令这个导数等于0,得到驻点.在这一点,似然函数取到最大值,所以叫最大...
郸城县13187094272： 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 - ？
昌尝阿苯：[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...
郸城县13187094272： 什么叫点估计和区间估计 - ？
昌尝阿苯： 点估计(point estimation)是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计的结果也以一个点的数值表示,所以称为点估计.点估计和区间估计属于总体参数估计问题. 区间估计(interval estimate)是在点估计的基...
