为什么极大似然估计可以用似然方程来求解？
极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它的基本思想是：已知某个参数的取值，求出使得这个参数出现的概率最大的样本。而似然方程则是描述这种概率关系的数学表达式。因此，极大似然估计可以用似然方程来求解。
具体来说，极大似然估计的过程可以概括为以下几个步骤：
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：通过求解一阶偏导数等于零的方程组，得到使似然函数最大化的参数值。这些参数值就是最大似然估计值。
需要注意的是，极大似然估计并不一定能够给出唯一解，因为可能存在多个不同的参数组合使得似然函数的值相等。此外，极大似然估计也存在一定的问题，例如当样本量较小或者分布不满足某些假设条件时，可能会导致估计结果不准确或者不稳定。因此，在使用极大似然估计时需要谨慎考虑其适用性和局限性。
什么是“极大似然估计值”?
极大似然估计法 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...
什么是极大似然估计方法?
极大似然估计认为在一次单一的抽样实验中，该样本表现在所有可能的样本中，是出现概率相对最大的一个，通过对其概率的极值计算推断总体参数。这种推断方法的缺陷在于，适用面较窄，对于某些分布形式或参数无效；其优势则在于计算相对精密，估计效果唯一。极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也...
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。极大似然估计的...
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...
方差的矩估计和极大似然估计的区别有什么?
矩估计和极大似然估计是两种常用的参数估计方法，它们都可以用来估计总体的方差，但它们的计算方式和性质有所不同。具体来说：-矩估计：矩估计是一种基于样本矩的估计方法。具体来说，如果总体的k阶矩存在，则有：$$hat{theta}=frac{sum_{i=1}^{n}(x_i-bar{x})(y_i-bar{y})^k}{sum_{...
在什么情况下可以使用极大似然估计量进行统计推断?
极大似然估计量是一种常用的参数估计方法，它可以用来进行统计推断。在什么情况下可以使用极大似然估计量进行统计推断呢？首先，我们需要了解极大似然估计量的基本概念。极大似然估计量是指在给定一组观测数据的情况下，使得这组数据出现的概率最大的参数值。换句话说，极大似然估计量就是使得观测数据出现...
极大似然估计详解
极大似然估计详解如下：一、原理 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，是求估计的一种方法，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。极大似然估计是...
近似极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE)的区别,有什么可...
近似极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE)的区别,有什么可... 我来答 1个回答 #热议# 该不该让孩子很早学习人情世故?匿名用户 2013-11-17 展开全部 本回答由提问者推荐 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 其他类似问题 2012-11-22 近似极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE...
极大似然估计可以等于0吗
可以。根据查询极大似然估计简介得知，极大似然估计，是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一，极大似然估计是可以等于0的。
极大似然估计、最大后验估计
极大似然估计（MLE）的核心思想是：认为当前发生的事件是概率最大的事件。因此，通过给定的数据集，使得该数据集发生的概率最大来求得模型中的参数。似然函数如下：为了便于计算，我们对似然函数两边取对数，生成新的对数似然函数。求对数似然函数最大化，可以通过一阶优化算法如sgd或者二阶优化算法如Newton...
谯宝苁蓉： 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...
宝应县19818527890： 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 - ？
谯宝苁蓉： 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 .
宝应县19818527890： 极大似然估计是怎么回事 - ？
谯宝苁蓉： 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. 求极大似然函数估计值...
宝应县19818527890： 求极大似然估计 - ？
谯宝苁蓉： (1,1,2,9,10,12,)是来自参数为λ的泊松分布总体的样本 则因为其均值为:μ=(1+1+2+9+10+12)=35/6 又泊松分布的期望等于方差,所以σ2=μ=35/6 所以极大似然估计:P{X=k}=(35/6)^k/k!e^(-35/6) 则极大似然函数为:L(k1,k2...)=(35/6)^k1/k1!e^(-...
宝应县19818527890： 最大似然估计和最小二乘法怎么理解 - ？
谯宝苁蓉： 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...
宝应县19818527890： QMLE和MLE两种估计参数方法有什么不同 - ？
谯宝苁蓉： 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...
宝应县19818527890： 矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么? - ？
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宝应县19818527890： 逻辑回归为什么用最大似然估计求解 - ？
谯宝苁蓉： 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.
宝应县19818527890： 请问矩估计是否像最大似然估计一样有不变性 - ？
谯宝苁蓉： 两种估计方法的思路不一样,不能想当然的这样硬套.我的理解是,最大似然估计的不变性利用的是函数微分的运算的性质,而矩估计是用样本矩估计总体矩,并且结果不唯一(因为不同的矩包含的总体的信息不同).举个例子,如果有那么一个所谓的矩估计的不变性的话,x和g(x)=x∧2的均值的矩估计Ex和E(x∧2)应该是相同的,但很显然,事实是,一般情况下是不同的.
宝应县19818527890： 大学数学题(最大似然估计),高手帮帮忙,高分!~~速度解决. - ？
谯宝苁蓉： 首先写出似然函数L L=∏ p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!) 然后对似然函数取对数并求导(对估计值λ求导) lnL=ln{e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)}=-nλ+lnλ∑xi+∑ln(1/(xi!)) dlnL/dλ= -n+(∑xi)/λ 令导数...
