下周组会要讲朴素贝叶斯，朴素贝叶斯之前西瓜书上先是介绍了最大似然估计，但是我完全不知道那个理论的东西的到底能干嘛，然后找了一些资料看了下，最主要的是B站的一个视频，连接放在最后面。这个视频比较清楚的解释了极大似然估计到底是什么，它的含义是什么。视频链接：https://www.bilibili.com/video/av56378793?p=1&t=541 极大似然估计Maximu
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2023-12-19 16:42:00
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学习内容
应用似然比检验 (LRT) 进行假设检验
将 LRT 生成的结果与使用 Wald 检验获得的结果进行比较
从 LRT 显著基因列表中识别共享表达谱
似然比检验在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2通常，此测试将产生比单独的成对比较更多的基因。虽然 LRT 是对因子的任何水平差异的显着性检验，但不应期望它与使用 Wald 检验
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2024-08-05 21:41:25
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# 似然比检验 Python实现
## 引言
似然比检验（Likelihood Ratio Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个统计模型的拟合优度。在实际应用中，经常需要通过似然比检验来判断两个模型哪个更适合描述数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现似然比检验。
## 流程概述
下面是实现似然比检验的整体流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-01-20 09:14:11
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请问计量经济里三大检验包括似然比检验、wald检验、拉克朗日乘数检验的思想和方法分别是什么似然比检验、wald检验、拉格朗日乘数检验都基于MLE，就大样本而言三者是渐进等价的。1、似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函
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2024-01-23 22:41:01
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似然比检验（likelihood ratio test, LRT）是一种检验参数能否反映真实约束的方法（分布或模型的某参数 等于 是否为真实约束）。似然比检验的思想是：“如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。” 可以看出，似然
1、什么是逻辑回归？逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法。它利用了回归的思想来解决分类问题。总结：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，最终达到数据二分类的目的。假设有一个二分类的问题，输出结果为{0，1}，而线性回归模型产生的预测值是输出的都是实数值，我们希望有个越阶函数来说帮助我们把z值实现0/1之间的转化。使得：但是该分段函数不连续，希望有一个单调可
目录简介单样本t检验两独立样本t检验两配对样本t检验 简介<!-主要作为个人的笔记，和操作步骤的查询-->
参数检验(比价均值)是根据样本数据推断总体特征的方法。
这种推断通常在以下两种情况下进行：
参数检验：总体分布(多为正态分布)已知
非参数检验：总体不是正态分布，甚至总体分布未知
(注意拒绝小概率事件)检验前提：①正态分布；②两者间的比较检验步骤： 提出
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2024-09-11 07:33:10
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在机器学习算法中，你能经常看到极大似然估计这个词语。比如在对逻辑回归求解全局最小值的时候就需要用上极大似然估计。极大似然估计是机器学习算法中必须掌握的一个知识点。极大似然估计是什么意思？首先，根据字面上来看，极大和估计都比较好理解，极大即最大化，估计即大约计算出来的样子。那么似然是什么意思呢？似然，即(likelihood)，牛津词典的解释为可能性（同义词为probability）。所以极大似然估
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2024-04-22 23:02:30
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中国人民公安大学Chinese people’ public security university 网络对抗技术实验报告实验四恶意代码技术 学生姓名刘心翼年级2014 区队六区队 指导教师高见 任务一 利用NC控制电脑 NetCat，具有网络军刀之称，它小巧精悍且功能强大，说它小巧精悍，是因为他的软件大
1. 假设检验假设检验分为参数检验与非参数检验。（1） 参数检验：已知总体分布, 猜测总体的某参数(原假设H0，null hypothesis)，用一组样本来检验这个假设， 是否正确 (即接受还是拒绝假设H0)。（2） 非参数检验：两总体的分布未知，检验两总体分布是否一致(用两组样本来检验)；由样本分布推测其总体分布 (假设H0)，用另一组样本来检验这个假设，是否正确。1.1. 正态总体下的参数假
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2023-12-07 15:09:29
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极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate）一、背景知识二、从概率模型理解极大似然估计三、极大似然估计的理论原理四、应用场景 一、背景知识1822年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）在处理正态分布时首次提出；1921年，英国统计学家罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）证明其相关性质，得到广泛应用，数学史将其归功于费希尔。研究问题本质背后的深刻原因在于，
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2023-10-24 00:13:19
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Table of Contents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（the Principle of Maximum Likelihood ）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。原理：极大似
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2023-10-09 00:15:42
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概念1 概率和统计：概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数； 2 极大似然估计(Maximum likelihood estimation，简称MLE)：俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值，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”； 3 极大似然估计的前提假设：所
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2023-09-27 21:13:03
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4.1 极大似然估计定义 所谓极大似然法( maximum likelihood method )是指选择使事件发生概率最大的可能情况的参数估计方法。极大似然法包括2个步骤： 1）建立包括有该参数估计量的似然函数( likelihood function ) 2）根据实验数据求出似然函数达极值时的参数估计量或估计值对于离散型随机
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2023-11-25 13:25:41
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官方解释求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验在已知条件下，有若干个结果A，B，C，…，如果在一次试验中A发生了，则可认为在已知条件下最有利于A发生，故应按照已知条件选择分布的参数，使发生A的概率最大。 通俗理解1. 极大似然是用来求某种分布的参数的方法。那怎么求呢？2. 在某种情况（模型已知，参数已定）下，我们通过做实验，甚至可以多做几次实验，看看实验结果，我们希望发生的事
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2023-10-21 08:22:41
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”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
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2023-08-11 15:47:21
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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，其作用是通过采样的样本分布去估计整个数据中的某些参数。简单点说，现在已知一个数据的概率分布，这个概率分布中有一些参数是未知的，那么我们如何通过采样的几个样本来估计这些参数呢，这个时候就要使用极大似然估计。其实极大似然估计很多时候和我们的直觉是一样的，比如有一个系统会随机输出1-6的数
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2024-05-07 19:03:53
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# 似然比检验的R语言实现
## 引言
在统计学中，似然比检验是一种用于比较两个或多个统计模型的方法。它可以用来判断哪个模型更好地适应数据。在R语言中，我们可以使用一些函数和包来进行似然比检验的计算和分析。
本文将介绍如何使用R语言进行似然比检验，包括整个流程、每一步需要做什么以及代码示例。通过学习本文，你将能够掌握实现似然比检验的基本方法。
## 流程概述
下面是进行似然比检验的整体流
原创
2024-01-21 10:02:44
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定义似然性。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)等于给定参数θ后变量X的概率： “似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。对数似然函数 涉及到似
【机器学习作业分享2】极大似然估计方法（MLE）介绍作业要求作业分解作业求解任务一求解：运用含噪模型，生成数据，求解结果任务二求解：将任务一得到的数据可视化任务三求解：生成更多组左右数据，绘制
ω
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2023-12-27 11:14:57
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