最大似然比
最大似然比是啥子东西啊
似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。以似然比为基础可以构造一个服从卡方分布统计量。
似然函数及最大似然估计及似然比检验
似然比检验则是一种统计检验方法，通过比较复杂模型和简单模型的似然函数在特定参数条件下的变化，来判断附加假设的合理性。尼曼-皮尔森引理表明，似然比检验在统计效力上具有优越性。在检验时，仅依赖于样本值，通过计算似然比的统计量G，可以利用卡方分布进行判断，尤其在样本量较大时，这种方法更为常用。
似然比_似然比卡方检验_pearson卡方与似然比
似然，英文就是likelihood，实际上也可以翻译为可能性，翻译成“似然”可能只是为了书面听起来好听一些。似然比最大似然也就是最大可能性，最大似然估计也就是找出一个最大可能使函数接近观测值的一个参数。通常我们用统计软件做卡方检验时，同时会有一个似然比检验，而且二者的值极其接近。卡方检验和似...
什么是似然比
似然比是统计学中用于描述某一事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。它是似然函数的一种表现形式，用于表示某个观测数据下模型参数的可能性比例。似然比是一种重要的统计工具，尤其在贝叶斯统计和临床试验中广泛应用。其主要作用是衡量某一事件发生的可能性相对于不发生此事件的概率的对比关系。具体而...
什么是似然比
似然比是一种用于评估诊断试验效果的指标，它同时考虑了灵敏度和特异性。它以患病人群中试验结果为阳性的概率（a\/(a+c)）与无病人群中假阳性的概率（b\/(b+d)）为依据，计算出阳性似然比（+LR）和阴性似然比（-LR）。+LR反映的是真阳性被正确判断的可能性相对于假阳性被错误判断的可能性，其值...
2.logistic方程的检验有哪些?并论述这些检验的标准及意义?
2. 最大似然比检验（Likelihood Ratio Test）：用于比较一个包含逻辑斯蒂克模型的完整模型和一个不包含逻辑斯蒂克模型的简化模型。如果最大似然比检验的p值低于事先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝简化模型，接受逻辑斯蒂克模型。3. 偏差与方差检验（Bias-Variance Tradeoff）：逻辑斯蒂克模型中...
似然比卡方值越大越好嘛
是。似然比卡方值是越大越好的，因为越大数值就会很容易算，所以大好。似然值:由似然函数所得到的值。p值:P值(Pvalue)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
什么是似然比
比值越大，试验结果阳性时为真阳性的概率越大。+LR=Se\/(1-Sp)阴性似然比是筛检结果的假阴性率与真阴性率之比。表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数。其比值越小，试验结果阴性时为真阴性的可能性越大。-LR=(1-Se)\/Sp 注：Se为灵敏度，Sp为特异度。
什么是贝叶斯判别
贝叶斯判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决，是根据贝叶斯准则进行判别分析的一种多元统计分析法。贝叶斯判别的基本思想 贝叶斯判别法的基本思想是：设有两个总体，它们的先验概率分别为q1、q2，各总体的密度函数为f1（x）、f2（x），在观测到一个样本x的情况下，可用贝叶斯公式计算它来自第k个...
似然比 比数比
阳性似然比是筛检结果的真阳性率与假阳性率之比。说明筛检试验正确判断阳性的可能性是错误判断阳性可能性的倍数。比值越大，试验结果阳性时为真阳性的概率越大。阴性似然比是筛检结果的假阴性率与真阴性率之比。表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数。其比值越小，试验结果阴性时为真阴阳性...
三穗县维利回答： 最大似然法 信号功率谱密度估计方法之一.其原理是让信号通过一个滤波器,选择滤波器的参数使所关心的频率的正弦波信号能够不失真地通过,同时,使所有其他频率的正弦波通过这个滤波器后输出的...
蓝看18044631264问： 什么是最大似然法多光谱图像分类? - ？
三穗县维利回答： 最大似然法是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.不同类型的地物具有不同的反射光谱, 在多维光谱空间中构成不同的特征向量, 这便是我们利用多光谱图像区分地物的物理依据.多光谱图像分类的精度受到多种因素的影响, 如模式样本集的数据结构、分类特征的提取、距离测度、分类准则、分类数目等.
蓝看18044631264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 - ？
三穗县维利回答：[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...
蓝看18044631264问： 最大似然函数 - ？
三穗县维利回答： 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
蓝看18044631264问： 数理统计中,连续分布的最大似然函数怎么写? - ？
三穗县维利回答： 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...
蓝看18044631264问： 正态分布的最大似然值是什么 - ？
三穗县维利回答：[答案] 正态分布有两个参数:总体均值及总体方差 总体均值的极大似然估计为样本均值x0=1/nΣXi 总体方差的极大似然估计为s1^2=1/nΣ(xi-x0)^2,其中x0为上述的样本均值 因此这个估计与样本方差不同,样本方差是s^2=1/(n-1)Σ(xi-x0)^2,而样本方差是总...
蓝看18044631264问： 拟似然函数是什么 - ？
三穗县维利回答： 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.
蓝看18044631264问： 最大似然法的优缺点是什么? - ？
三穗县维利回答： 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.
蓝看18044631264问： 求大神:概率统计求最大似然估计 - ？
三穗县维利回答： 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
