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概率论 那个似然函数L是怎么得出的?
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推荐答案 2018-06-03
极大似然估计
实质是使样本值取得的概率最大,即取得该组样本的概率最大
L=f(x1)*f(x2)*……*f(xn) 即取得(x1,x2……,xn)的概率
在此题中f(x1)=f(0.4)=θ
f(x2)=f(0.6)=θ
……
易得L=θ^3*(1-θ)^2
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概率论
怎么
求写出
似然函数
答:
作
似然函数L
(x;β)=∏f(xi;β)=(β^n)(∏xi)^(-β-1)。再求∂[lnL(x;β)]/∂β,并令∂[lnL(x;β)]/∂β=0,可得β的极大似然估计β'=n/∑ln(xi)。供参考。
概率论
,高数,微积分。想问这个
似然函数怎么
求
出来的?
答:
回答:对于连续总体X,
似然函数L
(b)的定义就是
概率
密度函数f(x;b)连乘所得的 (从1到n连乘)f(Xi;b)。
概率论
中极大似然估计中的
似然函数怎么
确定 就是
L
(X;θ)
答:
离散型场合的
似然函数
就是样本取给定的那组观测值的
概率
(可以由总体的分布列直接写出)。连续型场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值(x_1,x_2,...,x_n)处的表达式。离散型场合:总体分布(实际上是分布列):f(x, a)(=P{X=x}),只不过与参数a有关。样本取给定的那...
如何
确定给定数据的
似然
估计
函数?
答:
似然估计
函数是概率论
和统计学中的一个概念,用于描述给定参数下,观察到某一数据样本的可能性。似然函数通常被记作
L
(θ|x),其中θ是模型参数,x是观察到的数据。在统计学中,
似然函数是
一个非常重要的概念,它是许多统计推断方法的基础,包括但不限于最大似然估计(MLE)和贝叶斯推断等。
什么是
似然函数?
它与
概率
密度函数有何关系?
答:
似然函数
是概率论
和统计学中的一个重要概念,用于描述在给定一组观测数据的情况下,某个假设或模型成立的可能性。它衡量了观测数据与假设之间的一致性或相似性。似然函数通常表示为L(θ),其中θ表示模型的参数。给定一组观测数据x,
似然函数L
(θ)的值表示在参数θ下,观测数据出现的概率。换句话说,...
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