最大似然估计法步骤
最大似然估计的步骤?
最大似然估计求解步骤是：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数；解似然方程。求最大似然估计θ时，可以令对数似然函数的导数=0，然后求解θ的方程组，并求出最大似然估计θ。但是可能分布参数θ的个数不确定性。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....
最大似然估计是什么意思?
5. 解方程或优化：通过求解导数等于零的方程，或者使用优化算法（如梯度下降法、牛顿法等），找到使对数似然函数最大化的参数估计值。最大似然估计的核心思想是，在给定观测数据的情况下，选择最能解释数据的参数值。将观测数据中的信息最大程度地提取出来，从而获得参数的估计值。
极大似然估计步骤
1.求极大似然估计的一般步骤：（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 。2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法，有以下极大似然估计法的具体做法：(1)根据总体的分布，建立似然函数 ;(2) 当 L 关于 可微时，(由微积分求极值的原理）可由...
最大似然估计是什么?
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 ...
最大似然估计怎样估计?
基于对似然函数L(θ)形式(一般为连乘式且各因式>0)的考虑，求θ的最大似然估计的一般步骤如下：(1)写出似然函数 总体X为离散型时：总体X为连续型时：(2)对似然函数两边取对数有 总体X为离散型时：总体X为连续型时：(3)对 求导数并令之为0：此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得，即为...
求矩估计量、矩估计值和极大似然估计值的详细过程是什么?
对似然函数L(x)取对数以方便求解。（由于对数函数是单调增函数，所以对似然函数取log后，与L(x)有相同的最大值点。）。根据参数对所得的函数求导。如果有多个参数，则分别求偏导，令导数等于0（此时L(x)取到最大值），求出参数。此时所得结果即为参数的最大似然估计值。
极大似然估计的步骤是什么?
，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 求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 。
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...
矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么?
．求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 所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.
极大似然估计
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。因此，似然函数在形式上，其实就是样本的联合...
常山县复方回答：[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...
涂罚18318284734问： 矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么? - ？
常山县复方回答：[答案] .求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 所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而...
涂罚18318284734问： 最大似然估计法(核医学名词) - 搜狗百科？
常山县复方回答： 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 .
涂罚18318284734问： 怎么用r作最大似然估计 - ？
常山县复方回答： optim就可以啊,步骤是1把似然函数写成目标函数;2由optim求目标函数的最大值,3得到的极大值点就是极大似然估计
涂罚18318284734问： 大学概率试题:矩估计量和最大似然估计量 - ？
常山县复方回答： 9、先求期望令期望=样本均值,得到矩估计再求似然函数取对数后求导令导数=0,得到极大似然估计 过程如下:
涂罚18318284734问： 如何用SPSS作最大似然估计 求具体过程~ - ？
常山县复方回答： 期望最大化(Expectation-maximuzation)算法在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. EM是一个在已知
涂罚18318284734问： 请教:如何正确理解最大似然估计? - ？
常山县复方回答： 最大似然估计有什么难理解的…… 你最好不查几本教材,好好的看一本才是王道(当然是指专门的概率统计教材而不是其他),这里的任何一个人的回答都比不上教材上的详细啊.
涂罚18318284734问： 矩估计和极大似然估计要怎么理解啊~~理解不了,求指教啊 - ？
常山县复方回答： 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....
涂罚18318284734问： 如何用最大似然法拟合模型 r实现 - ？
常山县复方回答： 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.
