什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作对参数的良好估计。MLE是用于拟合或估计
转载
2023-11-13 21:53:22
421阅读
1.背景介绍概率分布的参数估计是一种常用的统计学方法，它主要用于根据观测数据估计一个概率分布的参数。最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，MLE)是一种常用的参数估计方法，它通过最大化似然函数来估计参数。在本文中，我们将讨论概率分布的参数估计与最大似然的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率分
转载
2024-08-23 15:20:15
257阅读
1、What is Maximum Likelihood?极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法。Maximum Likelihood is a way to find the most likely function to explain a set of observed data.在基本统计学中，通常给你一个模型来计算概率。例如，你可能被要求找出X大于2的概率，给定如下泊松分布
转载
2024-05-18 10:47:12
250阅读
泊松分布求最大似然估计在R语言中的实现
泊松分布是一种常见的概率分布，通常用于建模在固定时间或空间间隔中发生的事件数量。通过最大似然估计（MLE），我们可以对参数进行估计，进而有效地描述数据特征。在本文中，我们将结合R语言对泊松分布进行最大似然估计，并通过合理的结构进行详细分析。
## 协议背景
首先，我们需要理解泊松分布的背景，泊松分布通常用于描述某个固定的时间间隔内某事件的发生次数，例如
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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。
转载
2024-09-01 19:13:36
105阅读
假设有个篮子，里面装了2种球：红球和白球。问：随便抽一个球，抽到红球的概率是多少？怎么办？现在假设抽到红球的概率是 ，则抽到白球的概率是 。 为了得到 的值，有一个机灵的小伙子做了一个实验： 他抽了10次球，每次抽完都放回去。结果是10次里面有7次是红球，有3次是白球。他把这次实验记为事件 ，则事件 发生的概率为： 既然事件 已经发生了，说明此时它发生的概率很大，即 很大。 到底有多大不用
转载
2024-09-25 15:29:32
240阅读
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
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
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
222阅读
一、什么叫先验分布、后验分布、似然估计 这几个概念可以用“原因的可能性”和“结果的可能性”的“先后顺序”及“条件关系”来理解。下面举例： 隔壁老王要去10公里外的一个地方办事，他可以选择走路，骑自行车或者开车，并花费了一定时间到达目的地。在这个事件中，可以把交通方式（走路、骑车或开车）认为是原因，花费的时间认为是结果。 、
原创
2023-01-17 14:53:53
336阅读
。一、简介最大似然估计法 是费希尔(Fisher, R. ...
原创
2021-06-30 15:00:41
1462阅读
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。
原创
2022-03-02 11:46:13
421阅读
一文读懂最大似然估计(附R代码) R语言中的最大似然估计 最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解) https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/81809467
原创
2022-06-01 11:04:21
314阅读
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，用于寻找最有可能生成观测数据的模型参数值。在图像重建中，最大似然估计可以用来估计生成模型的参数，从而进行图像的重建。最大似然估计的基本思想是找到使观测数据出现的概率最大的模型参数，即找到使似然函数最大化的参数值。假设观测数据独立同分布，似然函数可以表示为所有样本的概率密度函数乘积。具体步骤如
最大似然估计 最大似然估计（Maximum likelihood estimation）可以简单理解为我们有一堆数据（数据之间是独立同分布的.iid），为了得到这些数据，我们设计了一个模型，最大似然估计就是求使模型能够得到这些数据的最大可能性的参数，这是一个统计（statistics）问题 与概率（ ...
转载
2021-09-20 20:45:00
368阅读
2评论
在图像重建中，最大似然估计可以用来估计生成模型的参数，从而进行图像的重建。当数据集较小时，估计的参数可能会出现过
https://www.zhihu.com/question/20447622
原创
2022-06-09 13:27:46
69阅读
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，...，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已
原创
2021-07-21 15:33:40
942阅读
最大似然估计最大似然估计的概念 最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。 已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。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，所以干脆值把这
转载
2024-01-02 11:27:48
98阅读
