似然与概率

最新推荐文章于 2025-05-21 01:50:00 发布
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原文链接：http://yangfangs.github.io/2018/04/06/the-different-of-likelihood-and-probability/

本文深入探讨了概率和似然这两个统计学概念之间的关键区别。概率用于描述随机事件发生的可能性，而似然是评估给定观测数据下参数设置的合理性。通过具体例子和数学公式，文章清晰地解释了两者的不同应用场景。

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参考：
Wiki: Likelihood function
https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function

What is the difference between “likelihood” and “probability”?
https://stats.stackexchange.com/questions/2641/what-is-the-difference-between-likelihood-and-probability

似然函数、最大似然与概率函数的关系
flash胜龙的博客
04-15 1319
概率：在特性环境下，某件事件发生的可能性。概率在抛硬币之前是有意义的，由因推果 似然：在某件事发生的情况下，产生这个结果的可能环境。似然在抛硬币之后才是有意义的，由果推因。 假设概率表示为（公式1）： P(x∣θ) \mathcal{P}(x \mid \theta) P(x∣θ) 那么相对应的似然表示为（公式2）： L(θ∣x) \mathcal{L}(\theta\mid x) L(θ∣x)...
概率、似然与极大似然估计
jikuibu
03-21 1708
今天来学习极大似然估计这个颇为抽象的内容。 1、似然与概率的概念 二者看似相近，实则不同。在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个重要内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。 概率是在特定环境下某件事情发生的可能性，也就是结果没有产生之前依据环境所对应...
似然 与 概率
Life1213的博客
06-19 1224
似然与概率分别是针对不同内容的估计和近似。
似然与概率的区别、联系
shanlepu6038的博客
04-01 2356
之前看书上的一直不理解到底什么是似然，最后还是查了好几篇文章后才明白，现在我来总结一下吧，要想看懂最大似然估计，首先我们要理解什么是似然，不然对我来说不理解似然，我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西，而那个未知数θ到底是个什么东西TT 原博主写的太好了，这里 我就全盘奉上~ 似然与概率 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常...
似然和概率
weixin_44731847的博客
10-15 3140
在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。
似然与概率的联系
XDFLYQ的博客
03-25 1226
链接：https://www.zhihu.com/question/54082000/answer/145495695 似然与概率的联系 先看似然函数的定义，它是给定联合样本值下关于(未知)参数 的函数： 这里的小x是指联合样本随机变量X取到的值，即X=x； 这里的是指未知参数，它属与参数空间； 这里的是一个密度函数，特别地，它表示(给定)下关于联合样本值X的联合密度函数。 所以从定义上，似然函数和密度函数是完全不同的两个数学对象：前者是关于的函数，后者是关于的函数。...
【概率论】似然和概率的区别
weixin_68076719的博客
05-21 1161
概率描述的是“在给定模型参数的情况下，观测到某一数据的可能性”。其数学形式是概率分布函数（离散变量为概率质量函数 PMF，连续变量为概率密度函数 PDF），变量是数据xxx，参数θ\thetaθ是已知的固定值。数学表达（以离散变量为例）：对于模型参数θ\thetaθ（如抛硬币的正面概率ppp），观测到数据xxxPx∣θ概率质量函数（PMF）P(x \mid \theta) = \text{概率质量函数（PMF）}Px∣θ概率质量函数（PMF关键性质归一化。
概率和似然的区别
ywm_up
12-05 436
概率：给定参数，结果是否合理； 似然：给定结果，参数是否合理。 “概率”描述了给定模型参数后，描述结果的合理性，而不涉及任何观察到的数据。 举例： 抛一枚均匀的硬币，拋20次，问15次拋得正面的可能性有多大？ 这里的可能性就是”概率”，均匀的硬币就是给定参数θ=0.5\theta=0.5θ=0.5，“拋20次15次正面”是观测值OOO。求概率P(H=15∣θ=0.5)=？P (H=15 | \theta=0.5) = ？P(H=15∣θ=0.5)=？的概率。 “似然”描述了给定了特定观测值后，描述模.
似然与概率的异同
weixin_30726161的博客
12-23 200
1. 极大似然估计 假设有一枚硬币，我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率各是多少？于是我们将这枚硬币抛了10次，得到的数据x0是：反正正正正反正正正反。我们想求的正面概率θ是模型参数，而抛硬币模型可以假设服从二项分布。 那么，出现实验结果x0（反正正正正反正正正反）的似然函数是多少呢？ 而极大似然估计，顾名思义，就是要最大化这个函数。 我们可以画出...
似然与概率的区别
kyle1314608的博客
04-28 493
似然与概率的异同 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 1. 极大似然估计 假设有一枚硬币，我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率各是多少？于是我们将这枚硬币抛了...
似然?概率？
m0_63069807的博客
01-15 975
分析似然与概率之间的区别以及关于最大似然估计的应用。
似然与概率的区别及在机器学习中的应用解析
似然与概率是统计学与机器学习中两个核心但常被混淆的概念，它们虽然在数学形式上可能具有相似性，但在语义、应用场景和解释方式上存在本质区别。本文通过“似然与概率区别[可运行源码]”这一标题所揭示的主题，结合...
似然概率、先验概率、后验概率和边缘概率
weixin_47695827的博客
08-26 2475
概率类型定义应用场景似然概率给定输出时，关于参数的似然函数参数估计，特别是最大似然估计先验概率根据以往经验和分析得到的概率贝叶斯统计推断中的初始信念后验概率通过新信息修正后的先验概率贝叶斯统计推断中的更新信念边缘概率某个事件发生的概率，与其它事件无关多维随机变量的概率分析中，仅考虑某一维的概率分布这些概念在概率论、统计学和机器学习中都有着广泛的应用。
似然值和条件概率
qq_27390023的博客
08-21 615
似然值和条件概率是密切相关的概念，但它们在统计推断中的角色不同。条件概率用于描述事件之间的概率关系，而似然值则用于评估或比较不同假设下数据出现的可能性。
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中国统计NJ数据-各级各类教育毕业生情况（截至2024年底）.xlsx
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复现并-离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析（Python代码实现）
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【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析（Python代码实现）内容概要：本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题，提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型，结合电解水制氢与合成氨工艺流程，对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略，兼顾经济性、能效性和稳定性，适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程，帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群：具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者；; 使用场景及目标：①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练；②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证；③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径；; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行，配合文档说明深入理解模型构建细节，重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式，同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
这是一个基于Vuejs框架构建的今日头条风格后台管理系统项目_它集成了用户管理内容审核数据统计权限控制文章发布评论管理广告投放运营分析消息推送系统配置等核心功能.zip
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