最大似然估计方法的原理
极大似然估计的原理
极大似然估计的原理是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C等，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把...
最大似然估计法原理是什么
最大似然估计法是一种常用的参数估计方法，它的原理是在给定一组观测数据的情况下，寻找能够使这组数据出现的概率最大的参数值。具体来说，最大似然估计法的步骤如下：1. 确定概率分布形式：根据观测数据的特点，确定概率分布的形式，如正态分布、泊松分布等。2. 建立似然函数：根据已知的概率分布形式...
最大似然估计法的原理
最大似然估计会寻找关于 θ 的最可能的值（即，在所有可能的θ 取值中，寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）。这种方法正好同一些其他的估计方法不同，如θ 的非偏估计，非偏估计未必会输出一个最可能的值，而是会输出一个既不高估也不低估 的θ 值。 要在数学上实现最大似然估计法 ，...
极大似然估计的原理是什么?
1、 极大似然估计从根本上遵循——眼见为实，这样的哲学思想。也就是说，它严格地仅仅利用了已知的实验结果，来估计概率模型中的参数。2、 极大似然估计是频率学派最经典的方法之一，它从实验结果出发，客观估计参数。而贝叶斯学派则认为世界是按某种规律来分布的，我们只有在假设了某种分布的前提下，才...
极大似然估计的原理
。似然函数表示在给定参数 heta$ 的情况下，观察到数据的概率。极大似然估计的原理是选择使得似然函数取值最大的参数值 $hat{ heta}$ 作为估计值，即：hat{ heta} = argmax_{ heta} L(heta|X_1, X_2, ..., X_n)这样得到的 $hat{ heta}$ 就是在当前模型和数据下最优的参数估计值。
极大似然估计的原理是什么?
它的原理是：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...
极大似然估计的原理是什么?
1. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计方法，它基于极大似然原理。2. 这个方法用于在给定观测数据的情况下评估模型参数。3. 极大似然估计的核心思想是通过观察到的数据来反推最有可能产生这些数据的模型参数。4. 具体来说，如果进行多次试验并观察结果，那么那些能够使得观察到...
最大似然法的基本原理
最大似然估计原理：在最大似然估计概述部分已经详细介绍过了。下面给出，要进行最大似然估计，就要给出一个样本集的可能性：like(θ)=f(x1,x2,……,xn; θ)并在θ的所有取值上，使得这个函数最大化的θ，就称为θ的最大似然估计。即θ的最大似然估计使得样本集的可能性取得最大化。like(θ)...
最大似然法是什么?
最大似然法 信号功率谱密度估计方法之一。其原理是让信号通过一个滤波器，选择滤波器的参数使所关心的频率的正弦波信号能够不失真地通过，同时，使所有其他频率的正弦波通过这个滤波器后输出的均方值最小。在这个条件下，信号经过这个滤波器后输出的均方值就作为其最大似然法功率谱估值。可以证明,如果信号x...
富县双鹤回答：[答案] 最大似然法信号功率谱密度估计方法之一.其原理是让信号通过一个滤波器,选择滤波器的参数使所关心的频率的正弦波信号能够不失真地通过,同时,使所有其他频率的正弦波通过这个滤波器后输出的均方值最小.在这个条件下,信...
柯娜13047607392问： 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... - ？
富县双鹤回答：[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...
柯娜13047607392问： 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 - ？
富县双鹤回答：[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...
柯娜13047607392问： 最大似然法的基本假设是什么?如何在最大似然法中引入先验概率信息?如何利用后验概率信息改进分类精度? - ？
富县双鹤回答： 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...
柯娜13047607392问： 考研数学,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 ...? - ？
富县双鹤回答： 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,所以叫最大似然估计法.本质原理嘛,因为似然估计是已知结果去求未知参数,对于已经发生的结果(一般是一系列的样本值),既然他会发生,说明在未知参数θ的条件下,这个结果发生的可能性很大,所以最大似然估计求的就是使这个结果发生的可能性最大的那个θ.这个有点后验的意思,希望能帮助你理解.→点击右边查看更多
柯娜13047607392问： 什么是条件最大似然方法(conditional maximum likelihood)？
富县双鹤回答： 最大似然法 信号功率谱密度估计方法之一.其原理是让信号通过一个滤波器,选择滤波器的参数使所关心的频率的正弦波信号能够不失真地通过,同时,使所有其他频率的正弦波通过这个滤波器后输出的均方值最小.在这个条件下,信号经过这...
柯娜13047607392问： 最大似然估计和最小二乘法怎么理解 - ？
富县双鹤回答： 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...
柯娜13047607392问： 如何用最大似然法拟合模型 r实现 - ？
富县双鹤回答： 最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是: 当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量.
柯娜13047607392问： 逻辑回归为什么用最大似然估计求解 - ？
富县双鹤回答： 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.
