3.条件似然估计 说到条件概率,好像事情就变得有点复杂, y|x 总是给人一种先有x后有y的感觉,但其实x,y并不是先有鸡后有蛋的关系,x,y应该理解为y受到x的约束,会随着x的改变而改变y的取值。条件所表达的意义在于约束,而非顺序。如果用约束来解释这个关系,那么接下来的事情就好理解了: 1、如果 y 受到 x...
而极大似然估计就是一个根据样本值 和结论数据 计算条件参数 的过程。 总的来说,极大似然估计是一种参数估计算法。使用极大似然估计有一个很重要的先决条件——每一组样本都是独立的,并且有充分的训练样本。 先看看样本独立的判断公式: ,即2个事物同时发生的概率等于事物独立发生概率的乘积。 极大似然评估的公式...
MLE 的相合性的充分条件有很多套。对于独立同分布的样本，即假设支撑集X上的随机样本X1,X2,…,Xn∼...
在有信息的子抽样的基础上,为了避免逆概率加权,王老师提出用抽样数据的条件似然来获得子样本估计量。理论结果表明,该估计量具有渐近正态性,并且在一类包含逆概率加权估计量在内的渐进无偏估计量中其渐近协方差矩阵达到最小。王老师展示了在多类别逻...
切换模式 登录/注册 aliy 应用统计 朴素贝叶斯中先验概率和条件概率的极大似然估计计算过程 李航统计学习方法(第四章)10 赞同 · 2 评论文章 发布于 2020-10-19 17:52 赞同 分享 收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 ...
极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过最大化观测数据的似然函数来估计参数的值。不变性是指在一定条件下，估计结果对于不同的参数化形式具有相同的分布特性。对于极大似然估计，不变性是普遍适用的，不需要额外的条件。不变性的证明通常使用数学推导和统计理论，其中包括变换的导数、Fisher信息矩阵...
在有信息的子抽样的基础上,为了避免逆概率加权,王老师提出用抽样数据的条件似然来获得子样本估计量。理论结果表明,该估计量具有渐近正态性,并且在一类包含逆概率加权估计量在内的渐进无偏估计量中其渐近协方差矩阵达到最小。王老师展示了在多类别逻辑回归和泊松回归设定下,该方法与其他现有方法相比较的模拟研究结果,以及...
最常见的是估计总体均值(一阶原点矩)和总体方差(二阶中心矩) 需要利用的分布有:卡方分布,t分布,F分布 最大似然估计是假设在总体满足某种分布的情况下 求解满足似然函数(概率密度函数乘积)的最大值的参数 。 前提条件有两个: 1.样本独立同分布 否则无法用概率密度函数乘积的形式 ...
条件概率下的极大似然..图中,Z表示观测,X,L,D表示状态。小白不懂,极大似然估计是对分布参数的计算,那么这里最后为什么能够表示成对状态的估计。大神求帮助!
条件自回归极差模型的对数正态拟极大似然估计