如何写出似然函数 极大似然法的基本原理？

极大似然法的基本原理？

1. 写出似然函数；

矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么？

估计最大似然函数的一般步骤如下：

（1）写出似然函数；

（2）取似然函数的对数并进行排序；

（3）最简单的矩估计方法是估计具有一阶样本原点矩的总体的期望和具有二阶样本中心矩的总体的方差。

数理统计中似然函数怎么求啊？

假设样本X1~xn是独立的、同分布的，并且具有概率密度函数p（Xiα）（1<=I<=n），其中α是估计，则似然函数是n个样本的联合密度函数。独立似然函数为：l（α）=∏p（Xiα）∏，表示从下标i=1到i=n的乘积。由于样本值X1~xn已经确定，且α是待估计的未知参数，我们将联合密度函数视为α的函数，最大似然估计的方法是求α为了使L（α）最大，通常要求L（α）对α的偏导数，使其等于0，然后在这个方程中求解α。由于多种随机变量分布的概率密度函数p（Xiα）是指数族形式，用对数似然函数求最大似然估计更为方便，因此，对数似然函数定义为：l（α）=lnl（α）=∑lnp（Xiα），因为l（α）和l（α）具有相同的单调性，当它们取最大值时对应的α是相同的。

已知总体的分布律怎样求极大似然估计值？

似然函数，简称似然函数，是关于统计模型参数的函数。当输出x给定时，关于参数θ的似然函数L（θ| x）（以数值形式）等于给定参数θ后变量x的概率：L（θ| x）=P（x=x |θ）。似然函数在推断统计中起着重要的作用，特别是在参数估计方法中。在教科书中，可能性经常被用作概率的同义词。但在统计学上，它们有着截然不同的用法。当参数已知时，概率用来描述随机变量的输出结果；当随机变量的输出结果已知时，似然用来描述未知参数的可能值

如何写出似然函数 极大似然估计值怎么求 求导公式

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