在定义域的范围内，考虑似然函数的最大值，其对应的估计量便是极大似然估计量；不存在驻点不代表似然函...
从图中可以看出:参数θθ为0.6时,似然函数最大,参数为其他值时,“6正4反”发生的概率都相对更小。 所以猜测下次硬币为正,因为根据已有观察,硬币很可能以0.6的概率为正。 推广到更为一般的场景,似然函数的一般形式可以用下面公式来表示,也就是之前提到的,各个样本发生的概率的乘积。 L(θ;X)=P1(θ;X1)×P2...
似然比检验假设原假设:参数向量中存在个限制(例如某些系数等于零)。首先求出无限制极大似然估计;在求出存在限制情况下的极大似然估计。令表示无限制对数似然函数。表示限制对数似
无意识愤怒面孔加工的脑区激活似然估计(ALE)元分析
不存在驻点不代表似然函数不存在最大值，比如单调递减的函数，似然函数最大值取在定义域的左端；驻点只是...
最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先...
estimations of parameter μ and σ of zero-failure data of double-parameter exponential distribution are given. Calculation concerning pratical problem is performed.%对双参数指数分布的无失效数据(ti,ni),给出了参数μ和σ的新的修正极大似然估计,从而可以得到无失效数据可靠度的估计.最后,结合...
Max L(θ)是拥有多组观测样本X时,估计θ参数的方法,而Max P(x)正好相反,是已知θ时,求解什么样的x出现会使得P最大。 2. 极大似然与无监督 弄懂了第一点后,再来看看极大似然与无监督有什么关系。 这里的无监督即指机器学习中的无监督学习方法,例如我们知道了一组变量X服从高斯分布(正态分布),那么怎么预估...
设总体X~E(0),X1,X2,…,Xn是样本,θ的矩估计和最大似然估计都是X,它也是θ的相合估计和无偏估计,试证明在均方误差准则下存在优于X的估计 答案 证明由于总体X~E(0),所以E(X)=0,D(X)=现考虑形如n=aX(a≠1)的有72偏估计类,其均方误差为a20()=)+(()-0)2=4-6 +(a-1)22将上...
STATA 迭代收敛 指的是俩次计算的相减结果小于E-9次方（stata11默认的），是一个相当微小的数值，你出现了1049次迭代，没有收敛，其实要不就是你没有耐心等待下去了，要不就是没有对数据进行处理，比如离群值的存在，要不你的数据根本没有办法收敛。但是看收敛基本上已经集中在-6023.412，没有发生...