最大似然估计法的步骤
如何求最大似然估计?最大似然法
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...
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
最大似然估计,英文为Maximum Likelihood Estimation,简写为MLE,也叫极大似然估计,是用来估计概率模型参数的一种方法。最大似然估计的思想是使得观测数据(样本)发生概率最大的参数就是最好的参数。 对一个独立同分布的样本集来说,总体的似然就是每个样本似然的乘积。针对抛硬币的问题,似然函数可写作: 根据最大似然估...
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，...
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)...
似然函数与极大似然估计法
似然函数与极大似然估计法是统计学中用于参数估计的重要工具，通过比较模型预测值与实际数据的匹配度，寻找最能解释观测数据的参数值。似然函数，其计算公式在离散型和连续型情况下有所不同：离散型：[公式]连续型：[公式]理解似然函数就像通过抛硬币的例子来说明：我们假设抛硬币正面的概率为a，通过多次...
已知u的概率密度函数怎么求最大似然法估计量
已知u的概率密度函数怎么求最大似然法估计量 搜索资料 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览6 次 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中为你推荐:特别推荐“反向春运”火爆,今年过年你回家吗? 日本人多地少为什么还能一家一栋房? 干货|春节备药清单,你准备好了吗? 2019年的...
最大似然估计通俗解释
是参数估计的一种很重要的方法。早在1821年，高斯就提出了这个思想，但是这个方法通常被认为是英国统计学家罗纳德·费雪（R.A.Fisher）的功劳。原来，在1922年，费雪发表了一篇论文《关于理论统计的数学基础》，给出了“极大似然估计法”这一名称，并且详细探讨了这个方法的一些性质。
...b),求a,b的矩估计量和极大似然估计量。这块学得不好,求过程_百度知 ...
具体回答如图：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，所以干脆就把这个参数作为估计的真实...
矩估计法求极大似然估计量?
EX=0×θ2+1×2θ（1-θ）+2×θ2+3×（1-2θ）=3-4θ 故：θ＝¼（3−EX）θ的矩估计量为：θ=¼（3-X）根据给定的样本观察值计算：X=1\/8（3+1+3+0+3+1+2+3）=2 因此θ的矩估计值为：θ=¼（3-X）=¼对于给定的样本值，似然函数为：L（...
在统计学中,似然函数是怎样计算出来的?
4.最大化似然函数：为了找到使似然函数最大的参数值，我们需要对似然函数进行最大化。这通常涉及到求解一个优化问题，例如求解梯度为零的方程或者使用数值优化方法。最大似然估计（MLE）就是通过最大化似然函数来估计模型参数的方法。5.检验似然函数：在实际应用中，我们通常需要对似然函数进行检验，以确保...
鲁甸县颈得回答：[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...
矣花19887931098问： 矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么? - ？
鲁甸县颈得回答：[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...
矣花19887931098问： 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 - ？
鲁甸县颈得回答： 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 .
矣花19887931098问： 大学概率试题:矩估计量和最大似然估计量 - ？
鲁甸县颈得回答： 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:
矣花19887931098问： 最大似然估计法(核医学名词) - 搜狗百科？
鲁甸县颈得回答： 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
矣花19887931098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 - ？
鲁甸县颈得回答： 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....
矣花19887931098问： 怎么用r作最大似然估计 - ？
鲁甸县颈得回答： 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
矣花19887931098问： 逻辑回归为什么用最大似然估计求解 - ？
鲁甸县颈得回答： 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.
矣花19887931098问： 如何用最大似然法拟合模型 r实现 - ？
鲁甸县颈得回答： 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.
