最大似然估计法的原理

来源：学生作业帮助网编辑：作业帮时间：2024/04/28 07:20:17

最大似然估计法的原理
最大似然估计法的原理

最大似然估计法的原理
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.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”.故而,若称之为“最大可能性估计”则更加通俗易懂.
最大似然估计的原理
给定一个概率分布D ,假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为f D ,以及一个分布参数θ ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n 个值的采样 ,通过利用f D ,我们就能计算出其概率：但是,我们可能不知道θ 的值,尽管我们知道这些采样数据来自于分布D .那么我们如何才能估计出θ 一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有n 个值的采样X 1 ,X 2 ,...,X n ,然后用这些采样数据来估计θ .一旦我们获得 ,我们就能从中找到一个关于θ 的估计.最大似然估计会寻找关于 θ 的最可能的值（即,在所有可能的θ 取值中,寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）.
这种方法正好同一些其他的估计方法不同,如θ 的非偏估计,非偏估计未必会输出一个最可能的值,而是会输出一个既不高估也不低估的θ 值.要在数学上实现最大似然估计法 ,我们首先要定义可能性 :并且在θ 的所有取值上,使这个[[函数最大化.这个使可能性最大的值即被称为θ 的最大似然估计 .注意这里的可能性是指不变时,关于θ 的一个函数.最大似然估计函数不一定是惟一的,甚至不一定存在.
我也不懂这个,是从网上找的.

最大似然估计法的原理最大似然估计不变性原理!概率论上有个最大似然估计不变性原理, 二项分布的最大似然估计求法概率论最大似然估计概率论-最大似然估计最小二乘法最大似然估计极大似然估计的概念,原理和方法几道数理统计的题目,矩估计,最大似然估计求解一道概率论中最大似然估计的题概率论,求a.b的最大似然估计何为最大似然估计的不变性? 概率论矩估计和最大似然估计 MAP最大后验概率与ML最大似然估计的关系与区别! 请问最小二乘法估计与最大似然估计在正态分布下是一样的这个怎么证明啊概率论问题,最大似然估计.设θ是总体X的未知参数θ的最大似然估计,则α＝2θ+1的最大似然估计是多少? 最小二乘法最大似然估计“在测量噪声为正态分布的条件下,最小二乘估计与最大似然估计等价”请教各位一下,这具体是什么意思我想知道这两者的联系柯西分布参数的最大似然估计,可能用牛顿迭代法概率论：最大似然估计和矩估计有什么不同?