最大似然值计算公式
最大似然估计值的计算公式?
3. 对数似然函数 ln L(p) = n * ln(p) + Σ(Xi - 1) * ln(1 - p)。4. 似然函数的导数 dln L(p)\/dp 用于求解最大似然估计值。在这个表达式中，我们有 dln L(p)\/dp = n \/ p - Σ(Xi - 1) \/ (1 - p)。5. 为了找到 p 的最大似然估计值，我们令 dln L(p)\/dp =...
最大似然估计的公式是什么?
由公式可以写出似然函数与对数似然函数，再求导令其导数为零，此时的点即为最大似然估计量。X~B(1,p)则有：P(x=k)=p^k *(1-p)^(1-k)L=(i从1至n连乘)P(x=xi)= (i从1至n连乘)p^(xi) *(1-p)^(1-xi)=p^(i从1至n连乘)xi *(1-p)^n-(i从1至n连乘)xi lnL=(i从1...
最大似然估计法公式是什么?
最大似然估计法公式：给定一个概率分布D，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为fD，以及一个分布参数θ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn，通过利用fD，我们就能计算出其概率：但是，我们可能不知道θ的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布D。那么...
最大似然估计的公式
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...
39统计基础- 二项分布的最大似然
我们可以画出在0和1之间不同p值的似然的图。那个箭头所指的峰值是 最大似然(Maximum Likelihood) ,曲线在峰值处的斜率是0。 这意味着我们可以通过找到导数(即斜率)等于0的地方来解出导致最大似然的p值。然而，我们实际上并不需要数据来确定p值最大似然的通用公式。这个公式将给我们p的最大似然估计...
二项分布的极大似然估计怎么求?
，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?
其中，X是一个n×p的矩阵，每一行是一个观测值。然后，我们可以按照以下公式更新参数：μ_new = μ_old - α * ∇μ Σ_new = Σ_old - α * ∇Σ 其中，α是学习率，控制参数更新的速度。4. 迭代优化：重复步骤2和3，直到收敛。收敛条件可以是对数似然函数的值不再显著变化...
极大似然估计
由此得到参数θ2的极大似然估计是：θ2^=σ̂2=∑(xi−θ1)2n=∑(xi−x¯)2n 概括起来，我们已经求出了均值μ和方差σ2的最大似然估计：μ̂=∑xin=x¯,σ̂2=∑(xi−x¯)2n 你发现没有，这实质上就是教科书中均值和方差的计算公式...
最大似然法 (1)基本原理
0.25和0.29好像相差不大啊，于是两人继续抛了4次，都是正面朝上，现在 n=8 ， x=7 ，同上面的计算方式得到： L(h1)=0.03125,L(h2)=0.38264 假设2硬币是假的似然值就比假设1大多了。直觉告诉我们这枚硬币应该是假的。简单翻译一下，就是根据现有的性状数据，存在千千万的系统发育树假设。
...Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计
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...
麦积区麦味回答： 连续分布,连续参数空间最常见的连续概率分布是正态分布,其概率密度函数如下: f(x\mid \mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}现在有n个正态随机变量的采样点,要求的是一个这样的正态分布,这些采...
愈费19393192229问： 设总体X 的概率分布为,求矩估计值和最大似然估计值. - ？
麦积区麦味回答：[答案] 矩估计 E(X)=3-4θ x平均=2 3-4θ=2 则θ=1\4 最大似然估计 L(θ)=4θˆ6(1-θ)ˆ2(1-2θ)ˆ4 然后求对数 然后再求导 令导数等于0 解得θ
愈费19393192229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 - ？
麦积区麦味回答： 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 .
愈费19393192229问： 指数分布的最大似然估算怎么计算 - ？
麦积区麦味回答： f(x)=ue^(-ux) L(u)=Пf(x) LnL(u)=∑(Lnu-uxi)=nLnu-∑uxi dLnL(u)/du=0-->n*(1/u)-∑xi=0-->u=(1/n)∑xi 即样本均值为u的大似然估算
愈费19393192229问： 求大神:概率统计求最大似然估计 - ？
麦积区麦味回答： 首先theta的真值是这个随机变量的均值求最大似然估计要求似然方程L取到最大,如果是独立观测L=(1/theta)^n *e (- (x1+x2+...+xn) / theta)L最大和log(L)取到最大等价.x_mean为观测的均值,有 logL = n*( - log(theta) - x_mean / theta)又知 对log(L)求导为0 时log(L)取到最大值求导有n*( - 1/theta + x_mean/ theta^2) = 0 ==> theta=x_mean所以x_mean,即观测的均值即为theta的最大似然估计
愈费19393192229问： 最大似然函数 - ？
麦积区麦味回答： 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...
愈费19393192229问： 极大似然法和似然法的区别 - ？
麦积区麦味回答： 1,极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法.思路是设一随机试验已知有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为当时的条件最有利于A发生,故应如此选择分布的参数,使发生A的概率最大. 2,似然法就是另一种统计方法: 给定一个概率分布D,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为fD,以及一个分布参数θ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样,通过利用fD,我们就能计算出其概率. 且在θ的所有取值上,使这个函数最大化.这个使可能性最大的值即被称为θ的似然估计.
愈费19393192229问： 概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函数为f(x)=p*c^p*x^ - (p+1),x>c;=0 其它,其中c>o为已... - ？
麦积区麦味回答：[答案] 1) 如果min(Xi)min(X1)2) 如果min(Xi)>c: logf(xi)=log(p)+p*log(c)-(p+1)log(xi) 把上式求和就是似然函数了 一阶导:1/p+log(c)-log(xi) 一阶导的和为零,解出MLE 把解出的MLE带入似然函数,就是似然估计量?
愈费19393192229问： 概率统计相关问题.求最大似然估计量的时候,似然函数前面的符号Π从1到n,怎样计算,知道的解释一下计算方法,刚学到这一节 - ？
麦积区麦味回答：[答案] Π是乘积符号 Π(i=1~n) Ti =T1*T2*T3...Tn 求最大拟然一般是两边求自然对数,把乘积变成了求和再求导,使导数为0求最大对数拟然,并验证导数在0点时函数取的极值是最大值 如果两个拟然估计量,要求对数拟然函数的两个偏导,解两个偏导等于0...
愈费19393192229问： 拟似然函数是什么 - ？
麦积区麦味回答： 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.
