极大似然法(the method of maximum likelihood)就是在参数θ的可能取值范围内，选取使L(θ)达到最大的参数值θ，作为参数θ的估计值。概念与定义 设总体X是离散型随机变量，其概率函数为p(x, θ)，其中θ是未知参数。设X₁,X₂,…,Xn为取自总体X的样本，则可求出X₁,X₂,…,Xn的联合概率函数。...
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,是求估计的一种方法,说的是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,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概...
显然,参数\textbf{B}的极大似然估计量\hat{\textbf{B}}与最小二乘估计量相同,而极大极大似然估计量\hat \sigma^{2}是\sigma^{2}的有偏估计量,但却是一致估计量。 可见,对于线性回归模型,用极大似然估计法得到的系数估计值与用最小二乘估计法得到的结果完全相同。
2 最大似然估计 来看看怎么进行最大似然估计。 2.1 具体的例子 我们实验的结果是,10次抛硬币,有6次是“花”。 所谓最大似然估计,就是假设硬币的参数,然后计算实验结果的概率是多少,概率越大的,那么这个假设的参数就越可能是真的。 我们先看看硬币是否是公平的,就用0.5作为硬币的参数,实验结果的概率为: ...
这就是极大似然估计法的基本思想。 极大似然估计的问题如下 一般地,设总体X的分布函数为F(x;),其中是未知参数(,不同,总体也不同)。 X.X2,X为来自于总体X的样本, 若在对总体的抽样中,得到样本 值(观察值,发生的事件)xi,x2,,x0。 问xi,x2,,xn,是从哪个总体中抽出的?(即应取多少?) 直观的想法...
,因此,a和b的极大似然估计: 总结 求最大似然估计量 的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理; (3)求导数; (4)解似然方程。 最大似然估计的特点: 1.比其他估计方法更加简单; 2.收敛性:无偏或者渐近无偏,当样本数目增加时,收敛性质会更好; ...
最大似然估计（MLE）是一种参数估计的方法，也就是在给定一个模型 统计模型P，且我们观测到数据X_1,...
今天讲一个在机器学习中重要的方法——极大似然估计。 这是一个,能够让你拥有拟合最大盈利函数模型的估计方法。 01 什么是极大似然估计法 极大似然估计是 1821 年由高斯提出,1912 年由费希尔完善的一种点估计方法。 通俗来说,极大似然估计法其实源自生活的点点滴滴,比方说有一个大学生他天天上课不听讲,天天上...
换句话说,极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”。 可能有小伙伴就要说了,还是有点抽象呀。我们这样想,一当模型满足某个分布,它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下: 如果我通过极大似然估计,得到模型中参数 ...