1樓：匿名使用者
看起來公式好嚇人。第乙個是連乘符號，表示n個相乘，e前面的1/θ取n倍，指數函式的連乘等於指數的連續相加。常數提到連加符號的外面。
2樓：wuli勳
那是連乘符號，下面的呢，那個函式等於，怎麼解
3樓：匿名使用者
你好好看一下書啊。。。
極大似然統計就是這麼定義的呀。。。
把樣本的函式都乘起來啊
π 這個是連乘符號啊。。。。
至於下面的，你乘出來轉化以下就出來了呀。。。
好好看看書本吧
概率統計.求引數 的矩估計和極大似然估計 如圖：這兩題怎麼做。詳解。
4樓：量子時間
矩估計法
ex=∫xf(x)dx=(θ
+1)/(θ+2)--->θ=(1-2ex)/(ex-1)極大似然法
l(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θln(l(x,θ))=nln(θ+1)+θ(ln(x1.x2...xn))
∂ln(l)/∂θ=0--->θ=n/[ln((x1.x2...xn)^(-1))]-1
方差已知，用u檢驗法
u=(x'-a)/[σ/n^(1/2)]=(10.01-10)/[0.02/4]=4*0.01/0.02=2>1.96
所以，應該拒
版絕均值不變權的假設。
概率論中的最大似然估計法的具體步驟是什麼？舉例說明一下
5樓：品一口回味無窮
最大似然估計 是一種統計方法 ，它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪 爵士在2023年至2023年間開始使用的。 「似然」是對likelihood 的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」。
故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。 最大似然估計的原理 給定乙個概率分布d ，假定其概率密度函式（連續分布）或概率聚集函式（離散分布）為f d ，以及乙個分布引數θ ，我們可以從這個分布中抽出乙個具有n 個值的取樣 ，通過利用f d ，我們就能計算出其概率： 但是，我們可能不知道θ 的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分布d 。
那麼我們如何才能估計出θ 呢？乙個自然的想法是從這個分布中抽出乙個具有n 個值的取樣x 1 ,x 2 ,...,x n ，然後用這些取樣資料來估計θ .
一旦我們獲得 ，我們就能從中找到乙個關於θ 的估計。最大似然估計會尋找關於 θ 的最可能的值（即，在所有可能的θ 取值中，尋找乙個值使這個取樣的「可能性」最大化）。 這種方法正好同一些其他的估計方法不同，如θ 的非偏估計，非偏估計未必會輸出乙個最可能的值，而是會輸出乙個既不高估也不低估 的θ 值。
要在數學上實現最大似然估計法 ，我們首先要定義可能性 : 並且在θ 的所有取值上，使這個[[函式最大化。這個使可能性最大的值即被稱為θ 的最大似然估計 。
注意 這裡的可能性是指不變時，關於θ 的乙個函式。 最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
給出了乙個好例子。
一題大學概率論問題（求最大似然估計量的）
6樓：匿名使用者
p(x=xi)=c(m,xi)*p^duxi*(1-p)^(m-xi)
所以極大zhi似然函式：
l(x1,x2……daoxn,p)=c(m,x1)*c(m,x2)……*c(m,xn)*p^(∑
xi)*(1-p)^(mn-∑xi)
取對數ln l=ln(c(m,x1)*c(m,x2)……*c(m,xn))+(∑xi)lnp+(mn-∑xi)ln(1-p)
對p求導專
d(ln l)/dp=(∑xi)/p-(mn-∑xi)/(1-p)在p=(∑xi)/mn時，屬d(ln l)/dp=0，且此時l取最大值
所以p的極大似然估計是p=(∑xi)/mn
7樓：神舟66順
對數似然函式lnl=σlncmxi +σxilnp+(nm-σxi)ln(1-p),所以對p求導並使內其為零可得
dlnl/dp=σxi/p-(nm-σxi)/(1-p)=0,即σxi/p=(nm-σxi)/(1-p)，從而σxi=nmp，所以p的最大似然容估計為
σxi/nm
概率論中極大似然估計中的似然函式怎麼確定 就是l（x;θ）
大學數學概率論與數理統計最大似然估計和矩估計8 9題麻煩大神講解一下
剛才你問的倒l是伽瑪函式 用來簡化定積分的計算 這題利用總體矩 對應的樣本矩 計算兩個引數的矩估計 利用似然函式 計算兩個引數的極大似然估計 過程如下 學習高等數學的感想 學習高等數學的感想我認為學習高數應該從以下幾個方面著手 一.走出心理的障礙.一些學生學高數學不懂,我認為是心理的障礙.這些同學當...
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關於概率論的問題？概率論問題？
就是求p 非b 的概率，由全概率公式可得 p 非b p 非b a p a p 非b 非a p 非a 1 因為兩事件不獨立，所以都有效的概率不等於兩個數的乘積。以下用a表示事件系統2有效，用b表示事件系統1有效。p ab p a p a not b p a p a not b p not b 0.86...