极大似然值越大越好吗
Eviews二元选择模型Log likelihood越大越好还是越小越好
用似然值的对数比评估模型时，是用当前模型的似然值\/full模型的似然值，然后取对数再乘以-2，即-2ln(Lc\/Lf)当模型拟合得好的时候， Lc\/Lf 接近于1 --> ln(Lc\/Lf) 是很小的负数--> -2ln(Lc\/Lf)，即-2LL,应该是很小的正数。所以说-2LL小说明模型拟合得好。所以LL越大越好 ...
计量经济学中利用Eviews得到的回归结果的那张表里的那些数字是什么意思...
Sum squared resid 残差平方和 Log likelihood 似然值 Durbin-Watson stat DW统计量 一般在2附近表明模型好 Akaike info criterion Schwarz criterion 两个也是判决系数在确定滞后项的时候用 越小越好 F-statistic 做联合检验的f值 Prob(F-statistic) 越小越好 ...
AIC的价值是由什么来决定的
AIC就是赤池信息准则，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则，AIC的价值由公共网络的股东数来决定。
Tobit回归中log likelihood=75和LR chi2(5)=86 和 Prob > chi2=0...
显著性水平值可以查卡方分部表（chi-squared），这次自由度为5，按照表就可以找到。stata的p值给的检验是如果给定的显著性水平：0.05（比如说），如果0.05
SPSS怎么做logistic回归?
运行分析：点击“确定”按钮，SPSS将运行多元Logistic回归分析，并在输出窗口中显示结果。结果解读：理解SPSS的多元Logistic回归输出结果可能需要一些时间。您需要检查模型拟合信息，包括-2对数似然值（-2 Log Likelihood），这个值越小越好。参数估计部分展示了每个预测变量的回归系数（B），标准误差，Wald统计...
总体参数特征值的估计属于统计分析中的什么
最大似然法、最小二乘法、贝叶斯估计法和蒙特卡洛估计法等。总体平均是总体的平均值，也称为总体均值，常用μ表示，总体均值是参数。总体方差σ²也是参数，它描述了总体中的个体向总体均值μ集中的程度，方差越小，个体向μ集中得越好；方差σ²也描述了个体的整齐程度或波动幅度。
概率论与数理统计 第七章 参数估计
参数估计的两种形式：点估计和区间估计 点估计问题 ：设总体X的分布形式已知，但它的 一个或多个参数未知 ，借助于总体X的 一个样本 来估计总体 未知参数值 的问题称为参数的点估计问题。构造统计量 常用的方法有两种：矩估计法和极大似然估计法。矩估计 的思想就是 替换思想 ：用样本原点矩替换...
什么叫最小二乘法
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来...
常用loss损失函数介绍
常用损失函数在机器学习中起着关键作用，它们衡量了模型预测值与真实值之间的差异。在训练过程中，我们追求的是在不过拟合的前提下，loss函数值越小越好，表示模型预测的准确性越高。以下是几种常见的损失函数及其应用场景：1. **交叉熵损失（Cross Entropy loss，CE）**：信息论概念，用于多分类问题，...
“爸爸,一个人越有钱越了不起是吗”?你应该怎么回答呢?
真正的了不起的人是通过自己的努力一步一步走上成功，白手起家依靠自己的智慧和奋斗赢得了财富，这样的人才是了不起的人。但是作为一个人，不论他多有钱，他要有一个正直善良的内心，这样的人才是值得人让人高看一眼的。肮脏的灵魂，即使再有钱，他也不如善良的乞丐高贵。
扎囊县兰悉回答： 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.
驹寿19455592780问： 最大似然法的优缺点是什么? - ？
扎囊县兰悉回答： 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.
驹寿19455592780问： Eviews二元选择模型Log likelihood越大越好还是越小越好 - ？
扎囊县兰悉回答： 用似然值的对数比评估模型时,是用当前模型的似然值/full模型的似然值,然后取对数再乘以-2,即-2ln(Lc/Lf) 当模型拟合得好的时候, Lc/Lf 接近于1 --> ln(Lc/Lf) 是很小的负数--> -2ln(Lc/Lf),即-2LL,应该是很小的正数.所以说-2LL小说明模型拟合得好. 所以LL越大越好
驹寿19455592780问： 最大似然函数 - ？
扎囊县兰悉回答： 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...
驹寿19455592780问： 似然函数值就是概率的乘积,那么对数似然函数自然就是都小于0的,那么我们要找的最大似然函数的解解具体是什么?是对数似然函数越接近0越好?还是其... - ？
扎囊县兰悉回答：[答案] 不是啊.是求最大似然估计,拿就是取对数然后求导令=0 解出来的参数就是最大似然估计. 如果导数不等于0,拿就取参数在自己定义域内的最大/最小值
驹寿19455592780问： logistics回归分析结果,分析方法是否正确,以及每个框的内容分别代表什么,谢谢啊 - ？
扎囊县兰悉回答： 1. Logistic回归简介 Logistic回归:主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量.因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元...
驹寿19455592780问： 似然函数导数恒不为0怎么办? - ？
扎囊县兰悉回答： 抓住极大似然估计的思想就行求导为0只是手段不是目的,最终的目的是让似然函数最大(小)以逼近真实概率...抓住这个思想本质就行了,求导为0是最常用的使其最大的方法,但不是唯一方法,只要用别的方法求得使似然函数最大(小)就OK
驹寿19455592780问： 为什么最大似然函数最大,θ就最有可能? - ？
扎囊县兰悉回答： 最大似然估计:现在已经拿到了很多个样本(你的数据集中所有因变量),这些样本值已经实现,最大似然估计就是去找到那个(组)参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大.因为你手头上的样本已经实现了,其发生概率最大才符合逻辑.这时是求样本所有观测的联合概率最大化,是个连乘积,只要取对数,就变成了线性加总.此时通过对参数求导数,并令一阶导数为零,就可以通过解方程(组),得到最大似然估计值.
驹寿19455592780问： 设x1到xn是来自均匀总体u(0,a)的样本,试求参数a的最大似然估计 - ？
扎囊县兰悉回答： 这里的x(n)在高等数理统计学中称为“次序统计量”,表示n个样本xi按从小到大排列时的第n个样本的值,也就是最大的样本的值了. 您可能忽略了一处小地方,就是均匀分布U(0,a)的密度函数不仅仅是p(x)=1/a 确切来说应该是p(x)=1/a 当0<x<a...
驹寿19455592780问： 极大似然估计是怎么回事 - ？
扎囊县兰悉回答： 极大似然估计法是求估计的另一种方法.它最早由高斯提出.后来为费歇在1912年的文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质.极大似然估计这一名称也是费歇给的.这是一种上前仍然得到广泛应用的方法.它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,….若在一次试验中,结果A出现,则一般认为试验条件对A出现有利,也即A出现的概率很大.
