最大似然估計

2021-08-30 13:46:50 字數 546 閱讀 2466

利用已知的樣本結果,反推最有可能(最大概率)導致這樣結果的引數值

例如:乙個麻袋裡有白球與黑球,但是我不知道它們之間的比例,那我就有放回的抽取10次,結果我發現我抽到了8次黑球2次白球,我要求最有可能的黑白球之間的比例時,就採取最大似然估計法:

我假設我抽到黑球的概率為p,那得出8次黑球2次白球這個結果的概率為:

p(黑=8)=p8*(1-p)2,現在我想要得出p是多少啊,很簡單,使得p(黑=8)最大的p就是我要求的結果,接下來求導的的過程就是求極值的過程啦。

為什麼要ln一下呢,這是因為ln把乘法變成加法了,且不會改變極值的位置(單調性保持一致嘛)這樣求導會方便很多~

設總體x 的概率密度為

已知 x1,x2…xn是樣本觀測值,求θ的極大似然估計

要得到 x1,x2…xn這樣一組樣本觀測值的概率是 p=

f(x1,θ)f(x2,θ)…f(xn,θ) 然後我們就求使得p最大的θ就好啦,一樣是求極值的過程。

最大似然估計 極大似然估計

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最大似然估計

最大似然估計 mle mle求解過程 mle maximum likelihood estimation 就是利用已知的樣本結果,反推最有可能 最大概率 導致這樣結果的引數值的計算過程。直白來講,就是給定了一定的資料,假定知道資料是從某種分布中隨機抽取出來的,但是不知道這個分布具體的引數值,即 模型...

最大似然度或者最大似然估計

本部落格轉於 在brm的數學推導中提到了,最大似然估計!最大似然估計 maximum likelihood,ml 最大似然估計是一種統計方法,它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德 費雪爵士在1912年至1922年間開始使用的。似然 是對likeliho...