最大似然估计学习总结------MadTurtle6. 总结 最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个
# Python 似然参数估计的科普
似然参数估计是一种统计分析方法，它通过最大化似然函数来估计模型参数。在许多实际应用中，例如生物学、经济学和工程学，似然估计能够提供很好的参数估计。本文将通过Python中的实际应用示例来解释这一过程，并展示如何使用可视化工具来加强对数据的理解。
## 什么是似然函数？
简单来说，似然函数是指在给定参数下观测到特定数据的概率。在参数估计中，我们想找到最大化
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
转载
2023-10-09 00:15:42
287阅读
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
转载
2023-09-27 21:13:03
277阅读
目录一、原理二、程序代码三、运行结果附录：名词解释一、原理极大似然参数估计法需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数，使这个函数达到极大参数值，就是模型的参数估计值。通常噪声的概率密度函数作为似然函数，所以极大似然函数法需要已知噪声的分布。在最简单的情况下，可假定噪声具有正态分布。优点：具有良好的渐进性质缺点：计算量大考虑控制系统模型简化为CARMA模型：则递推极大似然参数估计算法公式为
转载
2023-11-06 23:04:49
785阅读
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）是统计推断中两种最常用的参数估计方法，二者在机器学习中的应用也十分广泛。本文将对这两种估计方法做一个详解。考虑这样一个问题：总体
的概率密度函数为
，观测到一组样本
，需要估计参数
。下面我们将采
转载
2024-01-16 14:23:40
41阅读
一、极大似然估计概述 极大似然估计是频率学派的进行参数估计的法宝，基于以下两种假设前提： ①某一事件发生是因为该事件发生概率最大。 ②事件发生与模型参数θ有关，模型参数θ是一个定值。 极大似然估计是通过已知样本
转载
2023-11-16 15:53:24
156阅读
从下面的似然函数(似然方程)的定义中可以看到,它们是函数连乘的形式。似然方程一侧为
原创
2022-11-06 00:41:32
128阅读
最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。 最大似然估计是一种统计方法，它用
转载
2024-04-21 14:55:49
125阅读
1、最大似然估计MLE(maximum likelihood estimation) 最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”。首先回顾一下贝叶斯公式这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做 由于有连乘运算，通常对似然函数取对数计算简便
转载
2024-02-01 08:07:43
229阅读
word版的推导过程，资源链接如下： 极大似然是根据样本的信息对θ求的估计 贝叶斯估计不仅有样本信息还有先验信息。 1）先验：根据统计历史上的经验、常识当下事件发生的概率；2）似然：当下事件由果及因发生的概率；3）后验：当下事件由因及果发生的概率。先验概率分布，即关于某个变量 p 的概率分布p(θ) ；对于结果 x ，在参数集合 θ 上的似然，就是在给定这些参数值的基础上，观察到的结果的概率
# Python 极大似然参数估计双参数方法简介
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中常用的方法，用于估计模型参数，使得观察到的数据在该模型下出现的概率最大。这种方法在机器学习、统计推断等领域应用广泛。在本篇文章中，我们将重点介绍如何使用Python实现双参数的极大似然估计。
## 什么是极大似然估计？
极大似然估计的核心思想是
目录极大似然估计最大似然原理极大似然估计似然函数极大似然函数估计值求解极大似然函数未知参数只有一个位置参数有多个总结极大似然估计最大似然原理极大似然估计 极大似然估计是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法。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”。通过观察若干次实验的结果，利用实验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率最大，则称为极大似然估计。 简而
参数估计(Parameter Estimation)。常用的估计方法有 最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计等。x=(x1,…,xn)是来自概率密度函数p(x|θ)的独立采样，则其乘积 p(x|θ)=∏i=1np(xi|θ) θ给定时，p(x|θ)是样本x的联合密度函数；当样本x的观察值给定时，p(x|θ)是未知参数θ的函数，称为样本的似然函数，常记作L(θ)。对数似然函数 ℓ(θ)=lnL(
转载
2023-10-23 11:31:27
259阅读
参考博客《似然函数Likelihood function》感谢作者分享。我的归纳：概率与似然性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，对有关事物性质的参数进行估计。似然函数是一种关于统计模型中参数的函数。例如，已知有事件A发生，运用似然函数，我们估计参数B的可能性。表明在已知观测结果情况下，似然函数的值越高，该参数值可使模型越合理
转载
2024-01-17 06:02:42
52阅读
似然“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
原创
2023-11-07 14:03:54
220阅读
# 使用 Python 进行正态分布参数的极大似然估计
在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种估计模型参数的方法，它基于样本数据要求以最大化似然函数。本文将以 Python 为基础，教你如何使用极大似然估计方法来估计正态分布的参数：均值（μ）和方差（σ²）。
## 流程概述
以下是实现 Python 正态分布参数估计的流程：
|
原创
2022-05-27 22:48:42
142阅读
最大似然估计学习总结------MadTurtle1. 作用在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。2. 离散型设为离散型随机变量，为多维参数向量，如果随机变量相互独立且概率计算式为P{，则可得概率函数为P{}=，在固定时，上式表示的概率；当已知的时候，它又变成的函数，可以把它记为，称此函数为似然函数。似然函
转载
2024-01-17 13:39:09
81阅读
018 参数估计之点估计法：矩估计法、最大似然估计
原创
2017-12-03 11:48:18
185阅读
