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最大似然估计值怎么算
最大似然估计值怎么算
答:
最大似然估计
法,基于极大似然原理(概率大的事件在一次观测中更容易发生)。求解未知参数θ θθ的时候,是当它作为
估计值
时,使样本出现的概率(样本出现的可能性)最大。离散型总体最大似然估计法的步骤为:选择样本值→构造似然函数(每个样本值对应概率相乘)→似然函数取对数(方便
计算
)→求导→令导...
最大似然估计值怎么算
答:
(1)写出似然函数 总体X为离散型时:总体X为连续型时:(2)对似然函数两边取对数有 总体X为离散型时:总体X为连续型时:(3)对 求导数并令之为0:此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得,即为未知参数 的
最大似然估计值
。最大似然估计函数在采样样本总数趋于无穷的时候达到最小方差(其证明可见...
怎么
求
最大似然估计
?
答:
最大似然估计求解步骤是:写出似然函数;对似然函数取对数,并整理;求导数;解似然方程
。求最大似然估计θ时,可以令对数似然函数的导数=0,然后求解θ的方程组,并求出最大似然估计θ。但是可能分布参数θ的个数不确定性。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....
最大似然估计
的公式是什么?
答:
由公式可以写出似然函数与对数似然函数,再求导令其导数为零,此时的点即为最大似然估计量
。X~B(1,p)则有:P(x=k)=p^k *(1-p)^(1-k)L=(i从1至n连乘)P(x=xi)= (i从1至n连乘)p^(xi) *(1-p)^(1-xi)=p^(i从1至n连乘)xi *(1-p)^n-(i从1至n连乘)xi lnL=(i从1...
求几何分布的
最大似然估计值
,要详细过程,求
答:
dln L(p)/dp = 0,解得 p = 1 / (Σ(Xi - 1))。6. 因此,几何分布的
最大似然估计值
为 p = 1 / (Σ(Xi - 1)),这里 Σ(Xi - 1) 表示对所有 Xi - 1 求和。注:在上述过程中,p 的估计值公式中的 Σ(Xi - 1) 应该是 Σ(Xi - 1),表示对所有 Xi - 1 求和。
如何
求
最大似然估计
?最大似然法
答:
设总体X服从泊松分布P(λ),P(X≥1) 的
最大似然估计
量是1λxixi!e−λ=e−nλnπi=1λxixi!∴lnL=−nλ+ni...因为X服从参数为λ的泊松分布;所以P(X=m)=λmm!e−λ,(m=0,1,2,…)设x1,x2,…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为...
求极
大似然估计值
的步骤是哪些?
答:
,构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑Xi)/n 求极
大似然
函数
估计值
的一般步骤:(1) 写出似然函数;(2) 对似然函数取对数,并整理;(3) 求导数 ;(4) 解似然方程 。
多变量正态分布的
最大似然估计是如何计算的
?
答:
为了
计算
多变量正态分布的
最大似然估计
,我们需要遵循以下步骤:1. 初始化:首先,我们需要为均值向量μ和协方差矩阵Σ设定初始值。这些初始值可以是随机选择的,也可以是其他已知的
估计值
。2. 计算对数似然函数:接下来,我们需要计算给定参数μ和Σ下的对数似然函数。对数似然函数是对数概率密度函数的负数...
指数分布的矩估计值和极
大似然估计值
是
怎样
得到的?
答:
λ的矩估计值和极
大似然估计值
均为:1/X-(X-表示均值)。详细求解过程如下图:指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,...
已知参数的分布列求参数λ的矩估计值和
最大似然估计值
。
答:
λ的矩估计值和极
大似然估计值
均为:1/X-(X-表示均值)。详细求解过程如下图:
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