最大似然估计的缺点
极大似然估计的优缺点
极大似然估计认为在一次单一的抽样实验中，该样本表现在所有可能的样本中，是出现概率相对最大的一个，通过对其概率的极值计算推断总体参数。这种推断方法的缺陷在于，适用面较窄，对于某些分布形式或参数无效；其优势则在于计算相对精密，估计效果唯一。极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也...
参数估计的方法有两种,分别是
（1）点值估计：直接用样本统计量去估计总体参数。总体均数的点值估计就是直接用样本均数去估计总体均数（李空穗就是把样本均哪卜数看作是总体均数）。缺点：没有考虑到抽样误差。（2）区间估计：结合样本统计量和标准误可以确定一个具有较大概率（可信度）的包含总体参数的区间，该区间称为总体参数的1...
遥感图像分类法
直到现在,最大似然分类至少还有两个缺点:一是事先大量人力已知光谱类的选择和定义:二是需要长时间的计算机分类计算时间。实际上这也使得最大似然分类法遥感应用受到了限制,因此许多人专门研究改进算法以便解决和缩减图像分类的时间,提高分类的精度。Solst和Lillesand(1991)为了解决已知类别定义消耗大量人力的缺点,发展了半...
参数估计中规估计方法的优缺点
你好请问是问参数估计中规估计方法的优缺点是什么吗？参数估计中规估计方法的优缺点是：1、参数估计中规估计方法优点是在其能用的情况下，计算往往简单。2、参数估计中规估计方法缺点是相对其他估计方法，如极大似然法，其效率往往较低。
什么是非线性估计方法,及其优点和缺点?
优点是利于理论研究，缺点是不一定适用于具体工程。非线性估计方法用于极大似然估计法和广义矩估计法，适用于大样本条件下参数的估计，大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。用样本特征的非线性组合表示总体特征。优点是不仅有利于理论研究，而且还可以应用于经济、通讯、控制等其它科学领域的数据...
点估计和区间估计的优缺点
一、点估计：1、优点：简单易懂，能够提供总体参数的估计值。2、缺点：用抽样指标直接代替全体指标，不可避免的会有误差。二、区间估计：1、优点：可以在一定的概率水平上来判断估计值的取值范围自，从而认识样本序列的聚集程度和离散程度 2、缺点：受异常值影响可能导致估计的区间不准确，同时知由于是在...
什么是logistic回归模型?
理论上来讲，logistic回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点就是，必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说，它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来讲，logistic回归需要的样本量要多于多重线性回归。最后仍然需要说一句，目前确实没有很好的、很权威的关于...
点估计和区间估计的优缺点
一、点估计：1、优点：简单易懂，能够提供总体参数的估计值。2、缺点：用抽样指标直接代替全体指标，不可避免的会有误差。二、区间估计：1、优点：可以在一定的概率水平上来判断估计值的取值范围自，从而认识样本序列的聚集程度和离散程度 2、缺点：受异常值影响可能导致估计的区间不准确，同时知由于是在...
数据分析中缺失值的处理
对于包含空值的对象,将已知属性值代入方程来估计未知属性值,以此估计值来进行填充,当变量不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计(SPSS菜单里有这种方法) 9.期望值最大化方法 EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤:E步(Excep...
mpn是什么意思?
MPn是most probable number的缩写，指最大或然数，计数又称稀释培养计数，适用于测定在一个混杂的微生物群落中虽不占优势，但却具有特殊生理功能的类群。1915年，McCrady首次发表了用MPN法 （最大可能数法） 来估算细菌浓度的方法， 这是一种应用概率理论来估算细菌浓度的方法。目前中国仍普遍将MPN法...
松山区红核回答： 最大似然法功率谱估计是一种可获得高分辨率的非线性谱估值方法,它特别适用于水声、地震波等信号的频率波数功率谱估值;同样,也可用于平稳时间序列的功率谱估值. 最大似然法功率谱估值的分辨率略低于最大熵法功率谱估值,但其性能更为稳定.
皮别19397368984问： 相关因素logistic回归分析结果怎么看 - ？
松山区红核回答： logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的.首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什...
皮别19397368984问： 最大似然估计的问题 - ？
松山区红核回答： 还需要二阶导而负!不过在似然函数面前,大多数情况下,二阶导都是负的,你可以试试嘛,正如一楼说的,正因为是exponential family的缘故. 没错,是局部最大值,而不一定是global最大值.这还是要看你的似然函数,大多数似然函数都是简单的,唯一的那个局部最大值就是global最大值,只有当解非线性问题的时候,似然函数会比较复杂!这种情况就需要一些特殊的优化算法.
皮别19397368984问： 统计学里面的M估计是什么意思 - ？
松山区红核回答： m是平均数 (mean的缩写)
皮别19397368984问： 最大似然法的定义 - ？
松山区红核回答： 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.最大似然法明确地使用概率模型, 其目标是寻找能够以较高概率产...
皮别19397368984问： 关于概率与统计:对总体参数进行估计时,除了可以用矩估计和最大似然估计外,还有什么估计方法?各种估计方法的优缺点是什么? - ？
松山区红核回答：[答案] 这两个只是点估计的方法还有区间估计,一致最优无偏估计,当然这些只有在科大的或者高水平本科统计教程才有,可以看看科大的韦来生的数理统计.其他的每一个统计方法都能写成一本书,百度找找看
皮别19397368984问： 最大似然估计和最小二乘估计的区别与联系 - ？
松山区红核回答： 简言之,最大似然估计中,如果当前观测到的事件已发生,即尘埃落定,不会再变了,这就好比统计中的最小二乘法中,观测到的数据不再变化,当然在最大似然中就是他的概率是1,这里可能与贝叶斯定理有一定联系,你们可以考虑一下.但我们在预言当前事件发生的概率却总小于一,这就表明我们的预言有误差,正如最小二乘法中因变量的预言有误差一样.于是我们就想使误差最小,这是一个很自然的想法,也就是使当前事件发生的概率最大,残差最小.这就体现了两者的联系,区别自然很好理解,从其使用目的便可想象出来.
皮别19397368984问： 需要掌握哪些大数据算法 - ？
松山区红核回答： 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
