最大似然估计法解题步骤
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....
最大似然估计的步骤是怎样的?
(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，即为未知参数 的最大似然估计值。最大似然估计函数在采样样本总数趋于无穷的时候达到最小方差（其证明可见...
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...
极大似然估计法详细解法
具体来说，极大似然估计法的步骤如下：1. 假设数据样本服从某个概率分布，例如正态分布、泊松分布等。2. 根据假设的概率分布，写出似然函数，即样本数据的联合概率密度函数，通常用符号 L 表示。例如，对于正态分布，似然函数可以写作：L(μ,σ2|x?,x?,…,xn) = (2πσ2)-n\/2 × exp[-∑(...
为什么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...
最大似然估计法例题步骤
直接对其求导会非常复杂。然而，通过对函数取对数，我们可以在不改变原函数变化趋势的前提下，简化求导过程。4. 最后，我们求解未知参数的极大似然估计值，即找到使得对数极大似然函数达到最大的参数值。具体而言，我们需要找到对数极大似然函数关于未知参数的导数为零的点。
求极大似然估计的步骤是什么
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（...
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.
极大似然估计法的步骤
未知参数的极大似然估计，是使对数极大似然函数最大的值，如下面第一个图所示，简单来讲，就是求对数极大似然函数关于未知参数的导数为0的解。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...
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 。
龙陵县依星回答：[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...
油行15556551829问： 矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么? - ？
龙陵县依星回答：[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...
油行15556551829问： 最大似然函数 - ？
龙陵县依星回答：[答案] 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……\x0d给你说说解题过程吧……\x0d首先,求出似然函数L(其实就是关于未知参数的函数)……\x0d离散的就是把所有的概率p(x;未...
油行15556551829问： 最大似然函数 - ？
龙陵县依星回答： 是数理统计的么?最大似然函数在最大似然估计中会出现…… 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)连乘连续的是把密度函数连乘 然后,取似然函数的对数,lnL,因为是连乘的关系,要转化成连加就要取对数 最后,lnL求导,对未知参数的,求出后令其为零,解出未知参数,即为其估计的结果
油行15556551829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 - ？
龙陵县依星回答： 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 .
油行15556551829问： 求概率论大神解救 求矩估计和最大似然值计 求过程 - ？
龙陵县依星回答： 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:
油行15556551829问： 大学数学题(最大似然估计),高手帮帮忙,高分!~~速度解决. - ？
龙陵县依星回答： 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...
油行15556551829问： 设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤 - ？
龙陵县依星回答：[答案] 设X~EXP(入) E(X)=1/入 ^入=1/(xbar) L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n) 入e^(-入xi) 两边取对数 ,并使ln(L)=l l(入|x)=ln(入^n... 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...
油行15556551829问： 拟似然函数是什么 - ？
龙陵县依星回答： 拟似然估计:最大似然估计法,是概率中的常用方法.设总体X服从分布P(x;θ)(当X是连续型随机变量时为概率密度,当X为离散型随机变量时为概率分布),θ为待估参数,X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本,x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值,则样本的联合分布(当X是连续型随机变量时为概率密度,当X为离散型随机变量时为概率分布)L(θ)=L(x1,x2,…,xn;θ)=∏P(xi;θ)称为似然函数.
油行15556551829问： 怎么用r作最大似然估计 - ？
龙陵县依星回答： 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
