最近使用開發的過程中出現了乙個小問題,順便記錄一下原因和方法--估計例項
同濟《概率論與數理統計》 習題 7.2
某廠電晶體壽命屈服 e(lamda) 指數分布, lamda未知, 且lamda>0, 隨機抽取樣本壽命如下(小時)
518,612,713,388,434
用極大似然估計其平均壽命
指數分布:
構造似然函式
l(lamda)
f 執行
optimize
x= c(518,612,713,388,434)
n = length(x)
optimize(f,c(0,1),maximum = true)
> a = optimize(f,c(0,1),maximum = true)
$maximum
[1] 0.001878689
$objective
[1] -36.39261
平均壽命 =1/lamda
> 1/a$maximum
[1] 532.2862
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估計和例項
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極大似然估計(加例項推導)
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極大似然估計
在機器學習的領域內,極大似然估計是最常見的引數估計的方法之一,在這裡整理一下它的基本原理。極大似然估計從根本上遵循 眼見為實,這樣的哲學思想。也就是說,它嚴格地僅僅利用了已知的實驗結果,來估計概率模型中的引數。極大似然估計的計算過程非常簡單 1.寫出似然函式 2.求出使得似然函式取最大值的引數的值,...