极大似然法的基本思想
四种建树方法比较
1. 邻接法（NJ法）：这种方法通过计算各物种间的最小进化距离来构建进化树。它的优点在于计算过程简便，易于理解。然而，NJ法对异常值较为敏感，可能导致树形偏差。2. 最大似然法（ML法）：ML法通过最大化观察数据在进化树上的概率来构建树。它能够在考虑数据变异性的基础上，给出最可能的进化树。
极大似然估计法怎么用?
对似然函数L(x)取对数以方便求解。（由于对数函数是单调增函数，所以对似然函数取log后，与L(x)有相同的最大值点。）。根据参数对所得的函数求导。如果有多个参数，则分别求偏导，令导数等于0（此时L(x)取到最大值），求出参数。此时所得结果即为参数的最大似然估计值。
求问,极大似然法和最大似然法是同一种方法吗?
极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。 只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计 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。最...
用于监督分类的算法有哪些
1.最小距离法 最小距离法就是利用选择出的各类训练样本，统计计算出它们在各波段上的平均值，并以此构成各类别在影像空间中的中心位置，然后计算影像空间里其他像元向量到各类中心的距离，以计算出的距离最小来决定未知像元归属的类别。最小距离法计算比较简单，容易实现。2.最大似然法 最大似然法是以...
最大似然法表达式
当处理信号x(n)时，最大似然法被用来估计其功率谱。其表达式如下：最大似然功率谱估值为:P(f) = \\frac{1}{\\Delta t} \\text{Tr}\\left[ R^{-1} \\cdot R_x \\cdot e^{-j2\\pi f\\Delta t T} \\right]其中，\\(\\Delta t\\) 是采样时间间隔，\\(R_x\\) 是信号x(n)的自相关矩阵，\\(...
参数估计分哪几种?
2. 无偏估计：无偏估计的期望与真实参数值完全一致，即估计值的平均值等于真实参数值。通过合理选择和处理样本，无偏估计尽可能减小抽样误差和系统误差，以逼近真实参数值。在某些情况下，无偏估计的方差可能较大，但它被认为是一种相对准确和可靠的估计方法。3. 最大似然估计：最大似然估计是一种基于概率...
系统发育树构建简明教程
一开始,在 PhyML 和 Garli 等软件中实现最大似然法较为耗时,其后以 RXaML 、 IQ-tree 为代表的执行快速自展的算法,极大地提高了运行速度,基本上是最快的系统发育方法。以RXaML-master为例介绍最大似然树的构建: Mrbayes 是实现贝叶斯算法的主要软件。 Mega所导出的nexus的格式和贝叶斯所支持的nex格式略有区别...
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...
似然函数与极大似然估计法
似然函数与极大似然估计法是统计学中用于参数估计的重要工具，通过比较模型预测值与实际数据的匹配度，寻找最能解释观测数据的参数值。似然函数，其计算公式在离散型和连续型情况下有所不同：离散型：[公式]连续型：[公式]理解似然函数就像通过抛硬币的例子来说明：我们假设抛硬币正面的概率为a，通过多次...
监督分类
遥感图像处理中常用的监督分类方法有最小距离法、贝叶斯线性和非线性判别法 ( 最大似然法) 、多级分割法 ( 平行六面体法) 、特征曲线法 ( 光谱角法) 、马氏距离法、费歇尔线性判别法等。1. 最小距离法 最小距离法的基本原理是根据已知类别或训练样本的模式特征选择特征参数并建立判别函数，通过待分类...
蕉城区醒脾回答：[答案] 极大似然法?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.
郴残15725286053问： 极大似然估计是怎么回事 - ？
蕉城区醒脾回答： 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.
郴残15725286053问： 如何用最大似然法拟合模型 r实现 - ？
蕉城区醒脾回答： 最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是: 当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量.
郴残15725286053问： 什么叫点估计和区间估计 - ？
蕉城区醒脾回答： 点估计(point estimation)是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计的结果也以一个点的数值表示,所以称为点估计.点估计和区间估计属于总体参数估计问题. 区间估计(interval estimate)是在点估计的基...
郴残15725286053问： 求问,极大似然法和最大似然法是同一种方法吗? - ？
蕉城区醒脾回答： 不是,我在上建模课时及概率论课时老师都讲过,一般情况下极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验...
郴残15725286053问： 极大似然法和矩估计的体会 - ？
蕉城区醒脾回答： 极大似然估计法就是是L值最大,中间可用求导或取对数来判断.矩估计就是用样本的同阶矩来估计总体的同阶矩,可以是中心同阶矩也可以是原点同阶矩.通常用X的平均值和B2.不理解的话可以继续问.
郴残15725286053问： 数学概率常用的点估计方法有几种 - ？
蕉城区醒脾回答： 最流行的两种:K Pearson的 矩估计 矩估计法, 也称“矩法估计”,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.RA Fisher的 最大似然估计 最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量.
郴残15725286053问： 极大似然估计的思想是使得样本观测值出现概率最大的参数值 - 上学吧...？
蕉城区醒脾回答： 2018考研数学必考:参数估计 虽然16年考研数学一和数学三最后一道题均未考查,但16年数学一填空题考查了区间估计,分值4分,但17年数一和数三均考查了一道大题,分值11分,迄今参数估计这个考点的重要地位仍不可撼动.参数估计这...
