最大似然估计值

求最大似然估计量的一般步骤为

《概率论与数理统计》极大似然思想一般地说，事件A 与参数Θ∈θ有关，θ取值不同，则)(A P 也不同．若A 发生了，则认为此时的θ值就是θ的估计值．这就是极大似然思想．看一例子：例１、设袋中装有许多黑、白球，不同颜色球的数量比为3:1，试设计一种方法，估计任取一球为黑球的概率P ．分析：易知P 的值无非是1/4或3/4．为估计P 的值，现从袋中有放回地任取3

概率论第十九讲极大似然估计法

最大似然估计

极大似然估计

第6章-最大似然估计

第七章: 参数估计7.1 矩估计7.2 最大似然估计7.3 估计量的优良性准则7.4 正态总体的区间估计(一) *7.5 正态总体的区间估计(二) *7.6 非正态总体的区间估计是在总体类型已知条件下使用的一种参数估计方法 .它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的 , GaussFisher然而，这个方法常归功于英国统计学家费歇 . 费歇在1922年重新

1.设总体X 的概率密度函数是1, 01(;)0, x x f x a αα-⎧⎩其它 其中0α>为未知参数。12, , , n x x x 是一组样本值，求参数α的最大似然估计。解：似然函数1111nnn ii i i L x x αααα--===∏=∏1ln ln (1)ln nii L n x αα==+-∑1ln ln 0ni i d L n x

最大似然估计的原理及其应用摘要：了解最大似然估计的原理，并通过其原理来解决生活中的某些概率与统计的问题。 引言：似然函数 是θ的函数，表示由参数θ产生样本值的“可能性”大小。将样本观察看成“结果”，θ是产生结果的“原因”，则是度量产生该结果的各种 “原因”的机会。因此，θ的一个合理的估计应使这种机会（即 ）达到最大的那个值。关键词：似然函数，最大似然估计，最

第二章 线性回归模型回顾与拓展 （12-15学时）第四节 三大检验（LR Wald LM ） 一、极大似然估计法（ML ）（一）极大似然原理假设对于给定样本{},Y X ,其联合概率分布存在，(),;f Y X ξ。将该联合概率密度函数视为未知参数ξ的函数，则(),;f Y X ξ称为似然函数（Likelihood Function ）。极大似然原理就是寻找

1.设总体X 的概率密度函数是1, 01(;)0, x x f x a αα-⎧⎩其它 其中0α>为未知参数。12, , , n x x x 是一组样本值，求参数α的最大似然估计。解：似然函数1111nnn ii i i L x x αααα--===∏=∏1ln ln (1)ln nii L n x αα==+-∑1ln ln 0ni i d L n x

1.设总体X 的概率密度函数是1, 01(;)0, x x f x a αα-⎧⎩其它 其中0α>为未知参数。12, , , n x x x K 是一组样本值，求参数α的最大似然估计。解：似然函数1111nnn ii i i L x x αααα--===∏=∏1ln ln (1)ln nii L n x αα==+-∑1ln ln 0ni i d L n

求最大似然估计量的一般步骤为

最大似然估计

最大似然估计学习总结航天学院探测制导与控制技术杨若眉1110420123摘要：最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。最大似然法明确地使用概率模型，其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。关键词：最大似然估计；离散；连续；概率密度最大似然估计是一种统计方法，它

参数的最大似然估计量

最大似然估计要点

最大似然估计的原理及其应用摘要：了解最大似然估计的原理，并通过其原理来解决生活中的某些概率与统计的问题。 引言：似然函数 是θ的函数，表示由参数θ产生样本值的“可能性”大小。将样本观察看成“结果”，θ是产生结果的“原因”，则是度量产生该结果的各种 “原因”的机会。因此，θ的一个合理的估计应使这种机会（即 ）达到最大的那个值。关键词：似然函数，最大似然估计，最

关于矩估计与极大似然估计的典型例题例1，设总体X 具有分布律⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--22)1()1(2321~θθθθX 其中10解：（i ）求矩估计量，列矩方程（只有一个未知参数）X X E =-=-⨯+-⨯+=θθθθθ23)1(3)1(22)(22得 6523432x 32X 3=-=-=-=矩θ （ii ）求极大似然估计，写出似然函数，即样本出现的概率),