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A平方的最大似然估计

答案是,4m+1有一个定理,a的最大似然估计值为m b=f(a)可微,且单调则b的最大似然估计值为f(m)

Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar 矩估计λ=2Xbar-(X^2)bar 矩估计θ=[(X^2)bar-3Xbar+2]/2 最大拟然e799bee5baa6e4b893e5b19e31333335336433 L={8!/(3!2!3!)}θ^3λ^2(1-θ-λ)^3 由

这里的x(n)在高等数理统计学中称为“次序统计量”,表示n个样本xi按从小到大排列时的第n个样本的值,也就是最大的样本的值了.您可能忽略了一处小地方,就是均匀分布U(0,a)的密度函数不仅仅是p(x)=1/a 确切来说应该是p(x)=1/a 当0<x<a

简言之,最大似然估计中,如果当前观测到的事件已发生,即尘埃落定,不会再变了,这就好比统计中的最小二乘法中,观测到的数据不再变化,当然在最大似然中就是他的概率是1,这里可能与贝叶斯定理有一定联系,你们可以考虑一下.但我们在预言当前事件发生的概率却总小于一,这就表明我们的预言有误差,正如最小二乘法中因变量的预言有误差一样.于是我们就想使误差最小,这是一个很自然的想法,也就是使当前事件发生的概率最大,残差最小.这就体现了两者的联系,区别自然很好理解,从其使用目的便可想象出来.

最大似然估计:现在已经拿到了很多个样本(你的数据集中所有因变量),这些样本值已经实现,最大似然估计就是去找到那个(组)参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大.因为你手头上的样本已经实现了,其发生概率最大才

你是想问什么呢,已经有答案了啊,求最大似然估计量就是四大步,求L(注意看可否化简),求lnL(乘法变加法),求导(这里因为要估计两个,所以求的偏导,注意第二个是对平方的偏导哦),导数等于0,就是这样啊

(2009年)设总体X的概率密度 ,X1,X2…,Xn是来自总体X的样本,则参数θ的最大似然估计量是(). A. B.min(X1,X2,…,Xn) C.max(X1,X2,…,Xn) D. 请帮忙给出正确答案和分析,谢谢! 悬赏: 0 答案豆

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