`
poson
  • 浏览: 364519 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

最大似然估计

F# 
阅读更多
参考:
设f(y, θ)为随机变量Y的概率密度函数(PDF),θ为该PDF的参数,Y1、Y2、…、Yn为观测到的一个随机样本,则θ的最大似然估计量(Maximum Likelihood Estimator简记为MLE)就是具有产生该观察样本的最大概率的那个θ估计量。换言之,θ的MLE是使密度函数f(y, θ)最大的那个θ的估计量。


当我们对Yi的分布未做具体规定而在回归分析里被称为“弱假定”;为了进一步考察回归模型,引入关于Yi服从正态分布的假设,成为“强假定”。

求矩估计和最大似然估计时,什么是关键?关键是判断值的选择


最小平方法(又稱最小二乘法) ,可以直接求出参数。
分享到:
评论

相关推荐

    极大似然估计matlab代码

    极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法,它通过寻找使得数据出现概率最大的参数值来进行估计。在这个"极大似然估计matlab代码"中,我们看到作者使用MATLAB这一...

    正态分布下的最大似然估计_正态分布的最大似然估计_

    解这两个方程,我们可以得到μ和σ的极大似然估计: μMLE = Σ(xi) / n (样本均值) σ²MLE = ∑(xi - μMLE)^2 / (n - 1) (样本方差,注意除以n-1得到无偏估计) 这里,μMLE是所有样本值的平均,而σ²MLE是...

    stata中极大似然估计方法

    在介绍sta中极大似然估计(MLE)方法之前,有必要了解一些统计学中关于极大似然估计的基础知识。 极大似然估计是一种用于参数估计的方法。其核心思想是在一组参数下,假定观测到的数据的概率分布最有可能出现。在...

    Desktop_蒙特卡洛仿真_蒙特卡洛_极大似然估计_极大似然_似然估计

    当我们有一组观测数据,并且有一个包含未知参数的模型时,极大似然估计就是找出使数据出现概率最大的参数值。这个最大概率被称为“似然函数”,而找到的参数估计就是“极大似然估计”。这种方法在许多领域都有应用,...

    R语言-极大似然估计

    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,是求估计的另一种方法,最大概似1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. ...

    正态分布数据的极大似然估计MATLAB实现

    极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是确定模型参数的一种常用方法,它通过最大化观测数据出现的概率来估计未知参数。在这个主题中,我们将深入探讨如何在MATLAB环境中使用极大似然估计来估计正态...

    高斯分布参数的极大似然估计,EM算法

    ### 高斯分布参数的极大似然估计与EM算法 #### 一、高斯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)是一种常用的方法,用于从给定的数据集中估计模型参数。当我们...

    最大似然估计与最大验后估计

    最大似然估计与最大后验估计 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种统计学方法,用于估计模型参数。它的基本思想是:给定观察数据,找出使该数据出现的概率最大的模型参数。MLE 方法的优点是...

    威布尔分布的极大似然估计的精度分析 (2006年)

    运用区间估计的思想,提出了一种解决上述问题的评价和判断的方法,并应用此方法对完全样本情况下,形状参数的极大似然估计量的精度进行了讨论。工程上,可以依据文中提供的结论定量分析威布尔分布形状参数极大似然...

    copula 的极大似然估计_copula_matlab_极大似然值_copulamatlab_

    假设我们有一组观测数据,极大似然估计的目标是找到一组参数,使得这组数据出现的概率最大。 在MATLAB中实现Copula的极大似然估计,首先需要对数据进行预处理,包括确定边际分布类型(如正态、指数、对数正态等)并...

    5. 逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计 - zjuPeco的博客 - CSDN博客1

    《逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计》 逻辑回归是一种广泛应用的分类方法,它虽然名字中含有“回归”,但实际上是解决分类问题的一种有效工具。逻辑回归的核心思想是通过引入Sigmoid函数,将...

    基于极大似然估计的三维定位算法

    2. **求解似然函数的最大值**:接下来,我们求解似然函数的最大值,这可以通过求导数并令其等于零来实现,得到的解就是极大似然估计。对于非线性问题,可能需要使用迭代方法,如梯度上升或牛顿法。 3. **解算系统...

    copula极大似然估计matlab

    Copula极大似然估计是统计学中用于估计联合分布的一种方法,特别是在处理多元随机变量的依赖关系时非常有用。在金融和经济领域,数据往往具有复杂的依赖结构,Copula模型可以有效地刻画这种依赖,而极大似然估计则是...

    极大似然估计程序代码

    极大似然估计程序代码

    极大似然估计方法

    极大似然估计的目标是找到一个参数估计值\( \hat{\theta} \),使得该参数下观察到的样本出现的概率最大。即求解以下问题: \[ \hat{\theta} = \arg\max_{\theta} L(\theta | X) \] 其中,\( L(\theta | X) \)称为...

    最大似然估计matlab

    最大似然估计matlab代码

    MLE_参数辨识_参数估计_系统辨识极大似然估计法_

    本文将深入探讨“系统辨识极大似然估计法”这一核心方法,以及如何在实际应用中使用它。 系统辨识是研究和构建动态系统数学模型的过程。这些模型可以用于预测系统的未来行为、控制器设计、故障诊断等。在系统辨识中...

    MLE估计(极大似然估计)Stata示例代码

    MLE(极大似然估计)是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法,用于估计模型中的未知参数。这种方法基于最大似然原则,即寻找使样本数据出现概率最大的参数值。在Stata软件中,我们可以利用其内置的功能进行MLE估计...

    极大似然估计.pdf

    极大似然估计(MLE)就是选择参数值θ,使得对数似然函数达到最大值。这一参数值通常记作^θn。根据样本数据来估计模型参数的基本要求是估计量应具备一定的优良性质,极大似然估计就具有以下性质: 1. 相合性...

    统计信号处理作业牛顿法求最大似然估计matlab

    统计信号处理作业牛顿法求最大似然估计matlab,题目为xn = sign(b*sn +wn), sn、xn已知,wn为高斯白噪声,求b的最大似然估计,不喜勿喷

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics