概率统计笔记：极大似然估计

最新推荐文章于 2024-06-05 20:22:59 发布
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#极大似然估计

本文详细介绍了极大似然估计的概念及其在概率统计中的应用。通过具体步骤，包括表示似然函数、假设样本观测值、求解方程和代入数据，解释了如何进行极大似然估计。举例说明了在离散型和连续型随机变量中的差异，并以高斯分布为例，求解了μ和σ的最大估计值。
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R语言学习笔记：极大似然估计
CyberNova的博客
08-27 1499
然后定义了一个似然函数likelihood，其中使用了R中的dnorm函数计算正态分布的概率密度函数值。极大似然估计是一种常用的参数估计方法，可以通过最大化似然函数来估计未知参数。在R语言中，可以利用各种函数和工具实现极大似然估计。在R语言中，我们可以利用各种函数和工具来实现极大似然估计。需要注意的是，上述示例只是简单介绍了极大似然估计的基本原理和代码实现方式。极大似然估计的基本思想是找到一个参数值，使得观测数据出现的概率最大。我们可以通过最大化该概率分布函数关于参数的似然函数来估计这些未知参数。
AI笔记: 数学基础之极大似然估计
Wang的专栏
07-16 668
极大似然估计法 极大似然估计法是在总体的分布类型已知的条件下所使用的一种参数估计方法 它首先是由德国数学家Gauss在1821年提出的，然而，这个方法常归功于英国统计学家Fisher Fisher在1922年重新发现了这一方法，并首先研究了这种方法的一些性质 极大似然原理 一个随机试验有若干个可能结果A，B，C, …。若在一次试验中，结果A发生，则一般认为试验条件对A最有利，即A发生的概率P(A/θ)P(A/\theta)P(A/θ)最大 如: 甲{99红1黑,乙{1红99黑甲 \left \{\be
极大似然估计
时光杂货店
10-31 3071
极大似然估计1 独立同分布概率统计中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量被称作独立同分布(independent and identically distributed (i.i.d.))。随机变量X1X_1和X2X_2独立，是指X1X_1的取值不影响X2X_2的取值，X2X_2的取值也不影响X1X_1的取值。 随机变量X1X_1和X2X_2同分布，意味着
最大似然估计 高斯分布 正态分布
The Best or Nothing!
06-05 7075
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。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。 ...
最大似然估计
BrMgKun的博客
10-28 2406
最大似然估计似然函数最大似然估计离散型随机变量的最大似然估计连续型随机变量的最大似然估计数学期望离散型连续型参考 似然函数 最大似然估计 离散型随机变量的最大似然估计 连续型随机变量的最大似然估计 数学期望 随机变量包括离散型和连续型，数学期望的计算也分离散型和连续型。 离散型 连续型 最小化KL散度等价于最大化似然函数 参考 知乎最大似然估计 ...
最大似然估计总结笔记
热门推荐
Qingan Yan
01-09 21万+
最大似然估计学习总结------MadTurtle 1. 作用 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 2. 离散型 设为离散型随机变量，为多维参数向量，如果随机变量相互独立且概率计算式为P{，则可得概率函数为P{}=，在固定时，上式表示的概率；当已知的时候，它又变成的函数，可以把它记为，称此函数为似然函数。似然函数值的大小意味着该样本值出现的可能性的大小，既然已经得到了样本值，那么它出现的可能性应该是较大的，即似然函数的值也应
【数学基础】最大似然估计
Checkmate9949的博客
09-14 898
1、离散型随机变量 若使X取4，5，6时的连乘概率最大，则P取0.5； 2、连续型随机变量 若是概率值f(x)连乘结果最大，则绿线u=100时满足条件。 在现实中，通过使f(x)连乘结果最大，对u进行估计，即最大似然估计。 ...
机器学习笔记——极大似然估计与最大后验概率估计
静静的学习就好
07-05 2380
开设一个新的专题——机器学习部分，大家共同努力
【数理统计】学习笔记03：参数的点估计（矩估计和极大似然估计）
weixin_45800258的博客
10-16 2236
【研究生课程：数理统计】本文详细讲解了参数的点估计，包括矩估计和极大似然估计。详细讲解了点估计的相关概念，并结合例题讲解了矩估计和极大似然估计的定义和做法。此外，还讲解了一些高效的做题方法。
概率基础 1 随机变量 概率分布 极大似然估计
weixin_30270889的博客
07-08 1042
随机变量的分布 连续性随机变量 离散型随机变量 随机变量 实验中的各种统计的数值 离散型随机变量 随机变量并不是连续变化的 随机变量是有限个数的 连续型随机变量 随机变量是连续变化的 随机变量的个数是无限个的 概率函数 为离散型的随机变量定义的 本身为概率值, X是随机变量的取值,P为概率值 离散型...
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
weixin_41888257的博客
05-06 5551
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I...
最大似然估计详解
guowei_huai的博客
06-09 2万+
一、引入   极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。   在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾以下两个概念： 概率密度函数(Probability Density function),英文简称pdf 似然函数(Likelyhood function) 1.1 概率密度函数   连续型随机变量的概率密度函数
对极大似然估计的理解
小9的专栏
01-20 1028
参数估计 随机变量X属于某种分布，这样的分布是可以用概率函数表示出来的 p(X=x)=f(x)p(X=x)=f(x) 也就是说，要计算一个具体的x的概率，只需将x作为函数f的输入求值即可。 常见的分布的概率函数有： 两点分布：f(x)=px(1−p)(1−x)f(x)=p^x(1-p)^{(1-x)}，p又是什么呢，这里很容易引起混淆，它是x=1的概率，注意f(x)并不等于1，它是x取某
极大似然估计及其应用
CarryLvan的博客
10-23 5475
极大似然估计及其应用欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
最大似然估计的求解步骤（详细解释，通俗易懂）
最新发布
qq_64411728的博客
06-05 9901
详细介绍了一下最大似然估计的求解步骤，并附带例题，刚学的小伙伴们可放心食用~
数理统计题型详解：期末复习指南
"这份资料是研究生级别的数理统计复习材料，涵盖了所有重要的题型，包括极大似然估计、矩估计、区间估计等概念，并结合概率论的基础知识。它旨在帮助学生进行期末复习，通过简洁的概述激发个人思考，增强记忆。笔记...
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