最大似然估计公式
最大似然估计的公式是什么?
由公式可以写出似然函数与对数似然函数，再求导令其导数为零，此时的点即为最大似然估计量。X~B(1,p)则有：P(x=k)=p^k *(1-p)^(1-k)L=(i从1至n连乘)P(x=xi)= (i从1至n连乘)p^(xi) *(1-p)^(1-xi)=p^(i从1至n连乘)xi *(1-p)^n-(i从1至n连乘)xi lnL=(i从1...
最大似然估计值的计算公式?
6. 因此，几何分布的最大似然估计值为 p = 1 \/ (Σ(Xi - 1))，这里 Σ(Xi - 1) 表示对所有 Xi - 1 求和。注：在上述过程中，p 的估计值公式中的 Σ(Xi - 1) 应该是 Σ(Xi - 1)，表示对所有 Xi - 1 求和。
最大似然估计法公式,怎么理解的啊?
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...
最大似然估计是什么意思?
两边取对数 ,并使ln(L)=l l(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导 l'(入|x)=n\/入-n(xbar)让导数=0 0=1\/^入-(xbar)1\/^入=xbar ^入=1\/(xbar)再检验l二阶导为负数，所以l有最大值,最大拟然估计为1\/(xbar)，同矩形估计。定义 最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它...
最大似然估计值怎么算
最大似然估计值的计算可以遵循以下公式：1. 最大似然估计是用来求解参数值的一种方法。2.理解最大似然估计前，我们需要知道似然函数。似然函数反映了给定参数下数据出现的可能性大小。而最大似然估计就是通过似然函数求解最有可能出现该数据的参数值。具体方法是，假设有一组数据，且参数存在未知，利用似然...
正态分布的最大似然估计量怎么算
正态分布的最大似然估计量可以通过以下步骤计算：1. 假设样本数据集为 X = {x1, x2, ..., xn}，其中 xi 是独立同分布的观测值。2. 假设正态分布的概率密度函数为： f(x; μ, σ) = (1 \/ (√(2 * π) * σ)) * exp(-((x-μ)^2 \/ (2 * σ^2))) 其中，μ是均值，σ...
概率题,求最大似然估计量,在这里先感谢能帮我的朋友,辛苦你们了,在线等...
1.最大似然函数L(θ)=(∏ f(x,θ)=(1\/θ)^n*e^(-(x1+x2,...,+xn )\/θ)取极大值时dL(θ)\/dθ=0===> -n(1\/θ)^(n+1)e^(-(x1+x2,...,+xn )\/θ)+(1\/θ)^n*(x1+x2,...,+xn )e^(-(x1+x2,...,+xn )\/θ)*(1\/θ)^2=0 整理得θ=（x1+x2,.....
极大似然估计的公式中,第一行第一个等于号后面那个符号表示什么意思...
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的方程,然后分别验证是否是最大对数拟然 ...
最大似然估计的公式
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...
概率论,最大似然估计,题目答案的疑问
L(θ)=Πp(xi；θ)=ΠP(X=xi；θ)表示X取每一个xi的概率的乘积，【即X=3,1,3,0,3,1,2,3的概率的乘积】你可能理解错了。
罗江县脉络回答： 连续分布,连续参数空间最常见的连续概率分布是正态分布,其概率密度函数如下: f(x\mid \mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}现在有n个正态随机变量的采样点,要求的是一个这样的正态分布,这些采...
屈衫15141953181问： 求大神:概率统计求最大似然估计 - ？
罗江县脉络回答： 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
屈衫15141953181问： 概率论中的参数估计问题 - ？
罗江县脉络回答： (1)矩估计E(X)=∫x*[θ*x^(θ-1)]dx=θ/(θ+1)=(X1+X2+```+Xn)/n —>θ=1/[n/(X1+X2+```+Xn)-1] (2)最大似然估计 似然函数L(θ)=f(X1)*f(X2)*```*f(Xn)=(θ^n)*(X1*X2*```*Xn)^(θ-1)ln[ L(θ)]=n*ln(θ)+(θ-1)[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 对θ求导得导数为:D=n/θ+[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 要让似然函数最大,则导数D=0,—>θ=-n/[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)]=-n/[ln(X1*X2*```*Xn)]
屈衫15141953181问： 似然估计值求问最大似然函数如何构造出来 - ？
罗江县脉络回答： 怎么求最大似然估计的概率密度函数? 答: 设 X 有f(x), 则最大似然估计的概率密度函数就是 X1,X2, .... Xn 的联合密度函数.由于在讨论估值时 X1,X2, .... Xn 永远都是独立同分布, 所以, 最大似然估计的概率密度函数 = f(x1)f(x2)...f(xn)
屈衫15141953181问： 二项分布 最大似然估计 - ？
罗江县脉络回答： 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,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑Xi)/n...
屈衫15141953181问： 最大似然函数 - ？
罗江县脉络回答： 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...
屈衫15141953181问： 指数分布的最大似然估算怎么计算 - ？
罗江县脉络回答： 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
屈衫15141953181问： 极大似然估计 - ？
罗江县脉络回答： 设Xi=1:第i次抽样得到的球是黑球;Xi=0:第i次抽样得到的球是白球; 那么抽样得到的黑球数为:∑Xi 那么P(Xi=1)=r/(1+r) 于是极大似然函数为: L(r;x1,x2,...,xn)=∏f(xi;r)=[r/(1+r)]^n lnL(r;x1,x2,...,xn)=[lnr-ln(1+r)]/n dlnL/dr=[1/r-1/(1+r)]/n=0得到: 无解 那么这时候改变方法,从定义出发
屈衫15141953181问： 概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函数为f(x)=p*c^p*x^ - (p+1),x>c;=0 其它,其中c>o为已... - ？
罗江县脉络回答：[答案] 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?
