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极大似然估计法的原理

1. 定义 最大似然估计: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

极大似然估计的计算过程非常简单:1.写出似然函数;2.求出使得似然函数取最大值的参数的值,这个值就是我们对概率模型中参数值的极大似然估计.1、 极大似然估计从根本上遵循眼见为实,这样的哲学思想.也就是说,它严格地仅仅

极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher,他在1922年的论文On the mathematical foundations of theoretical statistics, reprinted in

http://wenwen.sogou.com/z/q707299142.htm 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

1,极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法.思路是设一随机试验已知有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为当时的条件最有利于A发生,故应如此选择分布的参数,使发生A的概率最大. 2,似然法就是另一种统计方法: 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fD,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fD,我们就能计算出其概率. 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的似然估计.

简单的讲,这个原理认为样本的n阶中心钜和n阶原点矩和总体的n阶中心钜和n阶原点矩相同,当然这是一个近似.就好像你们班一次考试有个平均分,我抽10个人的成绩,算下平均分,我就认为我算出的这个平均分就是你们班的平均分,很明显你知道我算得不可能刚刚好等于你们班的平均分,这只是一种近似.这是一阶原点钜的情况.这中算法很普遍地存在于我们的生活中,比如算一个地区人均收入,你可别以为这是百分百准确的,它也是抽样统计而来,至于要抽样多少人才能达到要求的置信度,则要根据大数定律或中心极限定理来算,这个也不难,概率论的东西.

它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果a,b,c,….若在一次试验中,结果a出现,则一般认为试验条件对a出现有利,也即a出现的概率很大. 求极大似然函数估计值

最大似然法 信号功率谱密度估计方法之一.其原理是让信号通过一个滤波器,选择滤波器的参数使所关心的频率的正弦波信号能够不失真地通过,同时,使所有其他频率的正弦波通过这个滤波器后输出的均方值最小.在这个条件下,信号经过这

极大似然原理, 指某个事件在观测中发生了, 就认为这个事件发生的概率最大, 或者换句话说, 发生概率最大的事, 最可能在观测中发生. 比如, 你10次考试都没及格(已观测到结果), 据此估计你的及格率. 直观上说, 10次都不及格, 最可能的事情是你成绩太差, 及格率很低. 设你的及格率是p, 那么10次都不及格的概率是(1-p)^10, 10次都不及格已经观察到, 因此要让这个事件的概率, 即(1-p)^10最大. 当p=0时这个概率最大, 所以极大似然给出的你的及格率是0

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