1樓：螞蟻嫁大象
最大似然估計。
的意思就是最大可能性估計，其內容為：如果兩件事a，b相互獨立，那麼a和b同時發生的概率滿足公式。極大似然估計。
我們也把它叫做最大似然估計(maximum likelihood estimation)，英文簡稱mle。它是機器學習。
中常用的一種引數估計。
方法。<>
說的通俗一點：最大似然估計就是利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。最大似然估計是確定模型引數值的方旦手法。
找到引數值，使得它們最大化模型描述的過程產生實際觀察到的資料的可能性。上面的定義可能頃散聽起來有點神秘。
極大似然估計方法（maximum likelihood estimate，mle）也稱為最大概似估計或最大似然估計，是引數估計的一種很重要的方法。早在1821年，高斯。
就提出了這個思想，但是這個方法通常被認為是英國統計學家雀遲氏羅納德·費雪（的功勞。
原來，在1922年，費雪發表了一篇**《關於理論統計的數學基礎》，給出了「極大似然估計法」這一名稱，並且詳細**了這個方法的一些性質。
2樓：丶節奏跟上
我認為最大似然估計和矩估計的區別在於，最大似然估計的思想是存在即合理，同樣是抽若干樣本，最大似然估計把抽這些族液樣本的每一次抽取看成乙個個獨立的事件，然後將它們的概率密度乘起來視為乙個整體事件a，然後反推「引數為什麼值的念穗絕時候，事件a最有可能發仔姿生」
最大似然估計值怎麼算
3樓：至東深晴
最大似然估計。
對於點估計，有矩估計法和尺喚旦最大似然估計法。
矩估計法，其基於大數定律。
求解未知引數θ θ的時候，是一種簡單的替換的思想（樣本矩估計總體矩）。
最大似然估計法，基於極大似然原理（概率大的事件在一次觀測中更容易發生）。求陵擾解未知引數θ θ的時候，是當它作為估計值時，使樣本出現的概率（樣本出現的可能性）最大。
離散型總體最大似然估計鏈罩法的步驟為：選擇樣本值→構造似然函式。
每個樣本值對應概率相乘)→似然函式取對數。
方便計算)→求導→令導數為0→求出未知引數θ的最大似然估計值。離散型和連續型唯一的區別，就是離散型取的是每乙個樣本點的概率，而連續型取的是每乙個樣本點的概率密度。
它們都包含了引數θ θ都可以通過取對數求導來算出最大似然估計值。
最大似然估計值怎麼算
4樓：放鞭炮的車釐子
基於對似然函式。
l(θ)形式(一般為連乘式且各因式。
0)的考慮，求此枝θ的最大似然估計。
的一般步驟如下：
1)寫出似然函式。
總體x為離散型時：
總體x為連續型時：
2)對似然函式兩邊取對數。
有。總體x為離散型時：
總體x為連續型時：
3)對。求導數並令之為0：
此方程為對數似然方程。解對數似然方程所得，即為未知引數 的最大似然估計森尺敏值。
最大似然估計函式在取樣樣本總數趨於無窮的時候達到最小方差（其證明可見於cramer-rao lower bound）。當最大似然估計非偏時，等價的，在極限的情況下我們可以稱其有最小的均方差。對於獨立的觀察來說，最困槐大似然估計函式經常趨於正態分佈。
極大似然估計的原理是什麼？
5樓：枕流說教育
原理如下：
它的原理是：極大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法，是概率論在統計學中的應用。極大似然估計提供了一種給定觀察資料來評估模型引數的方法，即：
模型已定，引數未知」。通過若干次試驗，觀察其結果，利用試驗結果得到某個引數值能夠使樣本出現的概率為最大，則稱為極大似然估計。
特徵分析：
總結起來，最大似然估計的目的就是：利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。
極大似然估計是建立在極大似然基礎上的乙個統計方法，極大似然原理的直觀想法是，乙個隨機試驗如若有若干個可能的結果。若在一次試驗中，a出現了，那麼可以認為試驗條件對a的出現有利，也即出現的概率p(a)較大。
極大似然原理的直觀想法我們用下面的例子說明。設甲箱中有99個白球，1個黑球；乙箱中有1個白球，99個黑球。現在隨機取出一箱，再從抽取的一箱中隨機取出一球，結果是黑球，這黑球從乙箱抽取的概率比從甲箱抽取的概率大得多，這是我們自然可以認為這個黑球是乙箱的。
6樓：丶節奏跟上
我認為最大似然估計和矩估計的區別在於，最大似然估計的思想是存在即合理（就是有乙個概率控制著它，而不是偶然），同樣是抽若干樣本，最大似然估計把抽這些樣本的每一次抽取看成乙個個獨立的事件，然後將它們的概率密度乘起來視為乙個整體事件a，然後反推「引數為什麼值的時候，事件a最有可能發生」，而事件a發生就意味著上述所有抽取事件的發生，這就是最大似然估計的簡單理解。
最大似然估計求解步驟
7樓：螞蟻嫁大象
最大似然估計求解步驟是：寫出似然函式；對似然函式取對數，並整理；求導數；解似然方程。求最大似然估計θ時，可以令對數似然函式的導數=0，然後求解θ的方程組，並求出最大似然估計θ。
但是可能分佈引數θ的個數不確定性。
最大似然估計是一種統計方法 ,它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪 爵士在1912年至1922年間開始使用的。「似然」是對likelihood 的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。
最大似然估計的原理 給定乙個概率分佈d ,假定其概率密度函式（連續分佈）或概率聚集函式（離散分佈）為f d ,以及乙個分佈引數θ ,我們可以從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣 ,通過利用f d ,我們就能計算出其概率。
但是，我們可能不知道θ 的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分佈d .那麼我們如何才能估計出θ 乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣x 1 ,x 2 ,.x n ,然後用這些取樣資料來估計θ .
一旦我們獲得 ,我們就能從中找到乙個關於θ 的估計。最大似然估計會尋找關於 θ 的最可能的值。
最大似然估計法公式
8樓：呦呦璐蓂
最大似然估計法公式：
給定乙個概率分佈d，假定其概率密度函式（連續分佈）或概率聚集函式（離散分佈）為fd，以及乙個分佈引數θ，我們可以從飢段這個分佈中抽出乙個具有n個值的取樣x1,x2,..xn，通過利用fd，我們就能計算出其概率：
但是，我們可能不知道θ的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分佈d。那麼我們如何才能估計出θ呢？乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有n個值的取樣x1,x2,..
xn，然後用這些取樣資料來估計θ。
一旦我們獲得，我們就能從中找到乙個關於θ的估計。最大似然估計會尋找關於 θ的最可能的值（即，在所有可能的θ取值中，尋找乙個值使這個取樣的「可能性」最大化）。
這種方法正好同一些其他的估計方法談握不同，如θ的非偏估計，非偏估計未必會輸出乙個最可能的值，而是會輸出乙個既不高估也不低估的θ值。
要在數學上實現最大似然估計法，我們首先要定義可能性：
並且在θ的所有取值上，使這個函式最大化。這個使可能爛侍譽性最大的值即被稱為θ的最大似然估計。
極大似然估計量怎麼求？
9樓：小耳朵愛聊車
λ的矩神猛橡估計值和極大似然估計值均為：1/x-（x-表示均值）。
因為總體x服從泊松分佈，所以e(x)=λ即 u1=e(x)=λ因此有 λ=1/n*(x1+x2+..xn)=x拔 即x的平均數所以λ的矩估計量為 λ上面乙個尖號=x拔由最值原知帆理，如果最值存在，此方程組求得的駐點即為所求的最值點，就可以很到引數的極大似然估計。
極大似然估計法一般屬於這種情況，所以可以直接按上述步驟求極大似然估計。
如果乙個隨機變數呈指數分佈，當s,t>0時有p(t>t+s|t>t)=p(t>s)。
如果t是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相遊旁等。
求極大似然函式估計值的一般步驟：
1、根據總體分佈，寫出似然函式；
2、對似然函式取對數，並整理；
3、求整理後的似然函式求導數；
4、列出似然方程，並解似然方程。
極大似然估計的特點：
1、比其他估計方法更加簡單；
2、收斂性：無偏或者漸近無偏，當樣本數目增加時，收斂性質會更好；
3、如果假設的類條件概率模型正確，則通常能獲得較好的結果。但如果假設模型出現偏差，將導致非常差的估計結果。
似然比檢驗統計量什麼意思，似然比檢驗的原假設是什麼
似然比 likelihood ratio,lr 是反映真實性的一種指標，屬於同時反映靈敏度和特異度的複合指標。即有病者中得出某一篩檢試驗結果的概率與無病者得出這一概率的比值。似然比檢驗 lrt 用來評估兩個模型中那個模型更適合當前資料分析。似然比檢驗的原假設是什麼 是反映真實性的一種指標，屬於同時反...