1樓：網友
<>——從定義出發，靈活理解
最大似然估計作為概率論中比較重要的乙個知識點，學好它對於學好概率論還是很重要的，那麼，我們該如何更好的去理解最大似然估計呢？我覺得應該從定義出發，吃透定義，然後通過做題或者看例題去鞏固，方能達到理解的要求。
我們要知道，最大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法，最大似然估計法一般都會使用到概率模型，其目標是尋找能夠以較高概率產生的資料，然後根據產生的資料找出最有可能生成該樣本的引數，這就是最大似然估計的定義，所以，能夠深透的理解定義對於更好的理解最大似然估計還是很重要的。
——多做題，從題中總結經驗
理解定義只是答碰我們學好最大似然估計的第一步，要想更好的理解，我們還需要從題中去總結經驗，多做題不僅能使我們的計算能力增強，也能夠使我們對於最大似然估計有乙個更深刻的理解，同時也能讓我們從中找到不走的地方並去彌補。
眾所周知，學習數學是乙個潛移默化的過程，而要想是這個過程更快的結束，就需要做題去鞏固我們所學的知識點，也只有從做題中才能發現我們的不足豎局，已經我們對這個知識點所疏忽的地方，學習最大似然估計亦是如此。
——及時複習，避免遺忘
在我們掌握這個知識點並能熟練做題後，及時複習的重要性就體現出來了一是能夠讓我們在忘記後加深記憶；二是能夠讓我們對這個知識點更加熟悉，做起題來也會更得心應手。所以，及時複習不僅對於學習最大似然估計這個知識點很重要，而是在整個數學的學習過程中都很重要，每個知識點都需要我們去及時複習。
我們可能都會有這樣的困擾，明明當時掌握很牢固的知識點，在過清纖談了一點時間後竟然一點印象都沒有，以至於碰到題的時候感到很熟悉但就是不會寫，這就是沒有及時複習的後果。不管多聰明的人，在學習之後，都需要用複習去加深自己的印象，從而達到根深蒂固的效果，學習數學亦是如此。
最大似然估計只是我們所學眾多知識點中的乙個，我希望這些方法不僅能用在學這個知識點中，而是在你以後的學習過程中都能受用。
2樓：丶節奏跟上
我認為最大似然估計和矩估計的區別在於，最大似然估計的思想是存在即合理（就是有乙個概率控制著它，而不是偶然），同樣是抽若干穗並樣本，最大似然估計把抽這些樣本的每一次抽取看成乙個個獨立的猜肢跡事件，然後將它們的概率密度乘起來視為乙個整體事件a，然後反推「引數為什麼值的時候，事件a最有可能發生」，而事件a發生就意味著上述所有抽取事件的發生，這飢首就是最大似然估計的簡單理解。
最大似然估計通俗解釋
3樓：螞蟻嫁大象
最大似然估計。
的意思就是最大可能性估計，其內容為：如果兩件事a，b相互獨立，那麼a和b同時發生的概率滿足公式。極大似然估計。
我們也把它叫做最大似然估計(maximum likelihood estimation)，英文簡稱mle。它是機器學習。
中常用的一種引數估計。
方法。<>
說的通俗一點：最大似然估計就是利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。最大似然估計是確定模型引數值的方旦手法。
找到引數值，使得它們最大化模型描述的過程產生實際觀察到的資料的可能性。上面的定義可能頃散聽起來有點神秘。
極大似然估計方法（maximum likelihood estimate，mle）也稱為最大概似估計或最大似然估計，是引數估計的一種很重要的方法。早在1821年，高斯。
就提出了這個思想，但是這個方法通常被認為是英國統計學家雀遲氏羅納德·費雪（的功勞。
原來，在1922年，費雪發表了一篇**《關於理論統計的數學基礎》，給出了「極大似然估計法」這一名稱，並且詳細**了這個方法的一些性質。
4樓：丶節奏跟上
我認為最大似然估計和矩估計的區別在於，最大似然估計的思想是存在即合理，同樣是抽若干樣本，最大似然估計把抽這些族液樣本的每一次抽取看成乙個個獨立的事件，然後將它們的概率密度乘起來視為乙個整體事件a，然後反推「引數為什麼值的念穗絕時候，事件a最有可能發仔姿生」
最大似然估計和極大似然估計一樣嗎
5樓：愛吃菠蘿油是我
最大似然估計，對於點估計，有矩估計法和最大似然估計法。
矩估計法，其基於大數定律，求解未知引數θ θ的時候，是一種簡單的替換的思想（樣本矩估計總體矩）。
最大似然估計法，基於極大似然原理（概率大的事件在一次觀測中更容易發生）。求解未知引數θ θ的時候，是當它作為估計值時，使樣本出現的概率（樣本出現的可能性）最大。<>
離散型總體最大似然估計法的步驟為：選擇樣本值→構造似然函式(每個樣本值對應概率相乘)→似然函式取對數(方便計算)→求導神歲→令遊薯睜導數為0→求出未知引數θ的最大似然估計值。手緩。
離散型和連續型唯一的區別，就是離散型取的是每乙個樣本點的概率，而連續型取的是每乙個樣本點的概率密度。它們都包含了引數θ θ都可以通過取對數求導來算出最大似然估計值。<>
最大似然估計函式在取樣樣本總數趨於無窮的時候達到最小方差（其證明可見於cramer-rao lower bound）。當最大似然估計非偏時，等價的，在極限的情況下我們可以稱其有最小的均方差。對於獨立的觀察來說，最大似然估計函式經常趨於正態分佈。
極大似然估計步驟
6樓：南有喬木
1.求極大似然估計的一般步驟：
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 。
2.利用高等數學中求多元函式的極值的方法，有以下極大似然估計法的具體做法：
1)根據總體的分佈，建立似然函式 ;
2) 當 l 關於 可微時，(由微積分求極值的原理）可由方程組定出，稱以上方程組為似然方程。
因為 l 與 有相同的極大值點，所以也可由方程組定出 ，稱以上方程組為對數似然方程； 就是所求引數的極大似然估計量。當總體是離散型的，將上面的概率密度函式，換成它的分佈律。
極大似然估計方法（maximum likelihood estimate，mle）也稱為最大概似估計或最大似然估計，是求估計的另一種方法，最大概似是1821年首先由德國數學家高斯（c. f. gauss）提出，但是這個方法通常被歸功於英國的統計學家。
羅納德·費希爾（r. a. fisher）。
極大似然估計方法是求估計的另一種方法，1821年首先由德國數學家c. f. gauss（高斯）提出，但是這個方法通常被歸功於英國的統計學家r.
a. fisher（羅納德·費希爾）。
最大似然估計單調增怎麼辦
極大似然估計與最大似然估計 原創。deepfuture 碼齡年。關注。 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...
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...
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...