1樓:xmy檸檬少女
極大似然估計與最大似然估計 原創。
deepfuture 
碼齡11年。
關注。1、極大似然估計是一種目前仍然得到廣泛應用的方法。它是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法,極大似然原理的直觀想法是:
乙個隨機試驗如有若干個可能的結果a,b,c,…。若在一次試驗中,結果a出現,則一般認為試驗條件對a出現有利,也即a出現的概率很大。
可以這麼理解,在多次試驗中,試驗條件x使眾多試驗結果的a結果發生的概率很大,我們計算這個試驗條件的相關引數。你還可以更廣泛地理解,在x發生的前提下,a發生的概率很大,我們知道a發生的概率,需要求出x發生的相關引數。
極大似然估計是建立在這樣的思想上:已知某個引數能使這個樣本出現的概率最大,我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本,所以乾脆就把這個引數作為估計的真實值。
2、求極大似然函式估計值的一般步驟:
1) 寫出似然函式;
2) 對似然函式取對數,並整理;
3) 求導數 ;
4) 解似然方程。
極大似然估計,只是一種概率論在統計學的應用,它是引數估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分佈,但是其中具體的引數不清楚,引數估計就是通過若干次試驗,觀察其結果,利用結果推出引數的大概值。
當然極大似然估計只是一種粗略的數學期望,要知道它的誤差大小還要做區間估計。
最大似然估計法的基本思想。
最大似然估計法的思想很簡單:在已經得到試驗結果的情況下,我們應該尋找使這個結果出現的可能性最大的那個作為真的估計。
我們分兩種情進行分析:
1.離散型總體。
設為離散型隨機變數,其概率分佈的形式為,則樣本 的概率分佈為,在固定時,上式表示 取值的概率;當固定時,它是的函式,我們把它記為 並稱為似然函式。似然函式的值的大小意味著該樣本值出現的可能性的大小。既然已經得到了樣本值,那它出現的可能性應該是大的,即似然函式的值應該是大的。
因而我們選擇使 達到最大值的那個作為真的估計。
2樓:網友
1. 作用。
在已知試驗結果(即是樣本)的情況下,用來估計滿足這些樣本分佈的引數,把可能性最大的那個引數作為真實的引數估計。
2. 離散型。
設為離散型隨機變數,為多維引數向量,如果隨機變數相互獨立且概率計算式為p=,在固定時,上式表示的概率;當已知的時候,它又變成的函式,可以把它記為,稱此函式為似然函式。似然函式值的大小意味著該樣本值出現的可能性的大小,既然已經得到了樣本值,那麼它出現的可能性應該是較大的,即似然函式的值也應該是比較大的,因而最大似然估計就是選擇使達到最大值的那個作為真實的估計。
3. 連續型。
設為連續型隨機變數,其概率密度函式為,為從該總體中抽出的樣本,同樣的如果相互獨立且同分布,於是樣本的聯合概率密度為。大致過程同離散型一樣。
4. 關於概率密度(pdf)
我們來考慮個簡單的情況(m=k=1),即是引數和樣本都為1的情況。假設進行乙個實驗,實驗次數定為10次,每次實驗成功率為,那麼不成功的概率為,用y來表示成功的次數。由於前後的實驗是相互獨立的,所以可以計算得到成功的次數的概率密度為:
其中y由於y的取值範圍已定,而且也為已知,所以圖1顯示了y取不同值時的概率分佈情況,而圖2顯示了當時的y值概率情況。
最大似然估計如果是單調的怎麼辦
3樓:帳號已登出
最大似然估計如果是單調的:有min。
因為ln2小於1,1可以表示為lne,這個e不是有多嘛,比2大,lnx在0到正無窮上面是單調替增的明雹函式,所以ln2小於lne,而lne會等於1,要讓似然函式。
l最大,θ應當最小,但θ必須滿足θ≥xi,也就是θ≥max,所以θ最小是max。
似然函式
在推斷統計學巧賣(statistical inference)中扮演重要角色,尤其是在引數估計。
方法中。在教科書中,似然常常被用作「概率」的同孝槐逗義詞。
但是在統計學中,二者有截然不同的用法。概率描述了已知引數時的隨機變數。
的輸出結果;似然則用來描述已知隨機變數輸出結果時,未知引數的可能取值。
概率論 最大似然估計例題 具體計算步驟求解
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 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。那是連乘符號,下面的呢,那個函式等於,怎麼解 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 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...
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感覺現在的生活單調 乏味,該怎麼辦
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