一个随机抽取的样本包括100个数据,用指数分布拟合时,以极大似然估计去求分布的参数,此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据,如果根据似然比检验,伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话,则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时,最大化的似然函数值至少为()。-156.45-137..46-...
所谓极大似然法( maximum likelihood method )是指选择使事件发生概率最大的可能情况的参数估计方法。 极大似然法包括2个步骤: 1)建立包括有该参数估计量的似然函数( likelihood function ) 2)根据实验数据求出似然函数达极值时的参数估计量或估计值 对于离散型随机变量,似然函数是多个独立事件的概率函数的乘积,该乘...
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极大似然估计法的步骤 因此,我们求极大似然估计量的步骤是: 构造似然函数L(θ) 取对数似然函数log L(θ) 令对数似然对数的导数=0,解出θ的极大似然估计量 如果对数似然函数或者似然函数可以判断出是单调函数,那么θ的极大似然估计量就是其可以取值空间的端点 ...
这时可以发现,此时的极大化似然函数和最初的最小二乘损失函数的估计结果是等价的。但是要注意这两者只是恰好有着相同的表达结果,原理和出发点完全不同。 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候......
一个随机抽取的样本包括100个数据,用指数分布拟合时,以极大似然估计去求分布的参数,此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据,如果根据似然比检验,伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话,则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时,最大化的似然函数值至少为()。