最大似然函数怎么构造
最大似然估计是什么意思?
1. 确定概率模型：首先，需要确定一个概率模型来描述观测数据的分布情况，通常使用概率分布函数来表示，例如正态分布、伯努利分布等。2. 构造似然函数：对于给定的观测数据，我们可以将它们看作是独立同分布（i.i.d.）的样本。根据概率模型，使用样本的概率密度函数或概率质量函数，得到似然函数（Likelihood...
极大似然估计的步骤是什么?
二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，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...
似然函数怎么构造
似然函数通过对数据的联合概率密度函数乘积进行构造。3、求解似然函数。根据具体问题，可以通过对似然函数求解最大值、最小值等方法，来估计参数的取值。最大似然估计是常用的估计方法，似然函数取得最大值的参数值被认为是最合适的参数估计值。
似然估计值求问最大似然函数如何构造出来
答： 设 X 有f(x), 则最大似然估计的概率密度函数就是 X1,X2, ... Xn 的联合密度函数。由于在讨论估值时 X1,X2, ... Xn 永远都是独立同分布， 所以，最大似然估计的概率密度函数 = f(x1)f(x2)...f(xn)
极大似然函数L是怎么构造出来的
，所有样本同时发生的概率就是他们单独概率的乘积，就是L（p）=f1（p）f2（p）…fn（p）最大。而为了方便计算，两边同时取对数InL（p）=Inf1（p）+Inf2（p）+…+Infn（p），然后为了求最大值，一般对它进行求导，导数为0时取最大值，而有时导数恒大于0或恒小于0，就按单调性求解即可。
似然函数是概率密度连乘还是概率分布连乘
简单分析一下即可，详情如图所示 例题
...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...
构造估计量的方法
构造估计量的方法：矩估计法、极大似然估计法、最小二乘法、贝叶斯估计法。一、矩估计法。用样本矩估计总体矩，如用样本均值估计总体均值。二、最大似然估计法。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出，利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。三、最小二乘法。主要用于线性统计模型中...
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 ...
基础:常见的参数估计方法
--- 最大似然法认为当前出现的样本正好对应着总体中概率最大的那个事件; --- 因为,总体中概率最大的事件实际出现(即被抽样选中)的概率是最大的。 因此 ,最大似然参数求解的核心思想就是 构造当前样本出现的联合概率函数 ,对其求偏导,让当前样本的概率最大的就是模型参数。 细说似然函数: 假定条件: 所有的...
鄂托克旗复方回答： 怎么求最大似然估计的概率密度函数? 答: 设 X 有f(x), 则最大似然估计的概率密度函数就是 X1,X2, .... Xn 的联合密度函数.由于在讨论估值时 X1,X2, .... Xn 永远都是独立同分布, 所以, 最大似然估计的概率密度函数 = f(x1)f(x2)...f(xn)
封馨19679307068问： 数理统计中,连续分布的最大似然函数怎么写? - ？
鄂托克旗复方回答： 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...
封馨19679307068问： 二项分布 最大似然估计 - ？
鄂托克旗复方回答： 二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x),所以似然函数L=p^∑Xi*(1-p)^(n-∑Xi),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...
封馨19679307068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 - ？
鄂托克旗复方回答： 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 .
封馨19679307068问： 最大似然函数 - ？
鄂托克旗复方回答： 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...
封馨19679307068问： 概率论中的最大似然估计法的具体步骤是什么?举例说明一下 - ？
鄂托克旗复方回答：[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...
封馨19679307068问： 设总体X的分布函数为F(x,β)=1−1xβ,x>10, x≤1,其中未知参数β>1,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,求:(1)β的矩估计量.(2)β... - ？
鄂托克旗复方回答：[答案] X的概率密度为f(x,β)=βxβ+1,x>10,x≤1(1)由于EX=∫+∞−∞xf(x;β)dx=∫+∞1x•βxβ+1dx=ββ−1,令ββ−1=.X,解得 β=.X.X−1,所以参数β的矩估计量为̂β=.X.X−1.(2)构造似然函数...
封馨19679307068问： 关于最大似然函数 - ？
鄂托克旗复方回答： 你好!要让似然函数L最大,θ应当最小,但θ必须满足θ≥xi,也就是θ≥max{x1,...xn},所以θ最小是max{x1,...xn}.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
封馨19679307068问： 设X1,X2,…,Xn来自是参数为λ的泊松分布总体的一个样本,总体的分布律为:P(X=k)=λke−λk!,k=0,1,…,试求λ的极大似然估计量. - ？
鄂托克旗复方回答：[答案] ∵X服从参数为λ的泊松分布,即P(X=k)= λk k!e−λ,(k=0,1,2,…) 则最大似然函数为 L(x1,x2,…,xn;λ)= nπ i=1 λxi xi!e−λ=e−nλ nπ i=1 λxi xi! ∴lnL=−nλ+ n i=1(xilnλ−lnxi) ∴ dlnL dλ=−n+ n i=1 xi λ 令 dlnL dλ=0 解得λ= 1 n n i=1xi= . x 即λ的最大似然估计...
封馨19679307068问： 最大似然函数 - ？
鄂托克旗复方回答：[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...
