R语言: 极大似然估计实例

最新推荐文章于 2025-05-31 07:31:43 发布
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本文通过同济大学《概率论与数理统计》课程中的一个习题，详细介绍了如何使用R语言进行指数分布的极大似然估计。通过对晶体管寿命的数据分析，推算其平均寿命。

同济<概率论与数理统计> 习题 7.2

某厂晶体管寿命服从 E(lamda) 指数分布, Lamda未知, 且Lamda>0, 随机抽取样本寿命如下(小时)
518,612,713,388,434
用极大似然估计其平均寿命


指数分布:

最低0.47元/天 解锁文章
R语言 一元正态分布参数最大似然估计
Mrrunsen的博客
08-20 1860
R 函数 optim()、nlm()、optimize() 可以用来求函数极值，因此可以用来计算最大似然估计。optim() 函数支持的方法还有"CG" 是一种共轭梯度法，此方法不如 BFGS 稳健，但是可以减少存储量使用，对大。注意使用数值微分时，参数的初值的数量级应该与最终结果相差不大，否则可能不收敛，比如上面程序取初值 (0, 0)例如，在一元正态分布最大似然估计中，在对数似然函数中代入。定义 R 的优化目标函数为上述对数似然函数去掉常数项以后乘以 −2，求其最小值点。用数值微分计算梯度。
EM算法在聚类分析中的应用：极大似然与期望最大算法详解
AI天才研究院
08-13 560
聚类分析是数据挖掘中非常重要的一种分析手段。随着计算机技术的不断提高，机器学习也得到了广泛的应用。其中聚类分析算法包括K-Means、层次聚类(Hierarchical Clustering)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)等。这些算法可以有效地将样本集中的对象划分成不同的类簇。但是，如何选择合适的聚类中心（Cluster Centroid）对聚类结果影响很大。本文将详细阐述EM算法的工作流程及其应用场景。并结合一些经典示例，对EM算法进行原理及应用进行系统性的讲解。
R语言-回归系数的极大似然估计
weixin_48041573的博客
05-05 5569
老师要求我们对回归方程中的回归系数进行极大似然估计，回归方程如下： 正常的步骤应该是这样的： 步骤一：写出极大似然函数log(β)，其中的β为(β0,β1,β2)t(β_0, β_1, β_2)^t(β0​,β1​,β2​)t 步骤二：解出log’(β)=0的根 但是在写代码的时候不用将极大似然函数表示出来，只需要对log’(β)=0求根即可，这里用的是牛顿法求根。 首先来简单介绍一下牛顿算法： 这是一种通过不断迭代来求根的算法，先随便给一个初始的x值，再给出迭代原则，最终就能找到方程的根。例如图中是求g
【概率论】极大似然估计和最大后验估计
Mr_health的博客
07-23 1万+
目录 1.概率模型和非概率模型 1.1 非概率模型 1.1 概率模型 2 频率学派和贝叶斯学派 2.1 频率学派 2.2 贝叶斯学派 3. 极大似然估计 3.1 什么是极大似然估计 3.2 极大似然原理及数学表示 3.3 极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE) 3.4 极大似然估计法求估计值的步骤 3.5 例题 1.概率模型和非概率模型 要介绍极大似然估计和最大后验估计，就要先从概率模型和非概率模型说起。极大似然估计和最大后验估计都.
极大似然估计
buziran的专栏
10-28 1338
目录 贝叶斯决策 问题引出 重要前提 极大似然估计 求解极大似然函数 极大似然估计的例子 数学之美_深入浅入详解的最(极)大似然估计 贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率； ：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率； 为后...
极大似然估计的数学意义及例题
热门推荐
Nancy_fairy的博客
10-14 1万+
最大似然估计是一种用来在给定观察数据下估计所需参数的技术。比如，如果已知人口分布遵从正太分布，但是均值和方差未知， MLE（maximum likelihood estimation）可以利用有限的样本来估计这些参数。 1.正规定义 从分布f0f_0f0​中引出nnn个独立同分布的观察x1,x2,...xnx_1,x_2,...x_nx1​,x2​,...xn​，其中f0f_0f0​是从一族依赖于...
使用R语言做极大似然估计实例
拓端研究室TRL
01-28 1899
换句话说，最大似然估计提供了一种在给定观测数据的情况下评估模型参数的方法，即“模型已确定且参数未知”。在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！最近我们被客户要求撰写关于极大似然估计的研究报告，包括一些图形和统计输出。在所有双射函数的意义上，极大似然估计是不变的。在上一张图中，我们达到了对数似然的最大值。根据以上计算，我们知道的极大似然估计。从数值角度来看，我们有相同的最优值。但是，我们的概率估计值属于。为了说明，考虑以下数据。的最大似然估计。
maxLik：：：constrOptim2_最大似然估计_
09-30
在给定的“maxLik::constrOptim2”中，我们讨论的是一个使用R语言实现的最大似然估计的源代码，它涉及到最优化算法的应用，特别是针对凸优化问题的解决。 在统计学中，最大似然估计的步骤通常包括以下几点： 1. **...
python统计学-矩估计法、极大似然估计法？
PythonWeb实践
12-29 767
矩估计法是一种参数估计方法，通过使用样本矩来估计总体矩，从而得到参数的估计值。它基于样本观测值与总体矩之间的对应关系进行参数估计。
极大似然估计原理与实例
mzm123321的博客
10-03 804
极大似然估计：已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，通过若干次试验，观察其结果，某个参数能使这个样本出现的概率最大，就把这个参数作为估计的真实值
R语言-极大似然估计
05-14
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似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（罗纳德·费雪）。
极大似然估计程序代码
03-24
极大似然估计程序代码
正态分布的极大似然估计一个示例，详细展开的方程求解步骤
彬彬侠的博客
10-01 3140
本文是正态分布的极大似然估计一个示例，将导数的求解过程和解方程的具体步骤详细展开叙述，便于理解
拓端tecdat|使用R语言做极大似然估计实例
大数据部落
01-04 4674
在所有双射函数的意义上，最大似然估计是不变的 如果 是的最大似然估计 然后 。让 ， 然后 等于 和中的似然函数 是 。由于 是的最大似然估计 ，
极大似然估计例题——正态分布的极大似然估计
最新发布
u013600306的博客
05-31 965
从例可以看到，正态总体参数的最大似然估计与矩估计是相同的。是未知参数，取样本观测值为。分别求偏导，得似然方程组。的最大似然估计值分别为。取对数，得对数似然函数。最大似然估计量分别为。
极大似然概念及举例
李宏宗的博客
09-18 3470
1 极大似然 1.1 问题描述 假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。我们先假设学校所有学生的身高服从正态分布 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)。(注意：极大似然估计的前提一定是要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用极大似然估计的)，这个分布的均值 μ\muμ 和方差 σ2\sigma^2σ2 未知，如果我们估计出这两个参数，那我们就得到了最终的结果。那么怎样估计这两个参数呢？ 学校的学生这么多，我们不可能挨个统计吧？这时候我们需要用到概率统计的思想，也就是抽样，根
R 语言求正态分布的极大似然估计
Mrrunsen的博客
10-04 1827
据据，假设我们并不知道参数的真实值 假设我们并不知道参数的真实值，下面，我们生成一组服从正态分布的数 我们生成一组服从正态分布的数。我们用MLE方法对其进行估计。
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