第3题lambda哪
第4题
X服两点布
P(X=1) = p
P(X=0) = 1-p =q
所P(X=x) = p^x * (1-p)^(1-x) x=0,1
似函数
L = [p^x1 * (1-p)^(1-x1)] *...* [p^xn * (1-p)^(1-xn)] = p^∑Xi *(1-p)^(n-∑Xi)
logL =∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)
p求导令结等于0
∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0 解
p=∑Xi/n 本均值追问
不是两点分布啊
不是两点分布啊
概率论极大似然估计,求详细解答,谢谢
第4题 X服两点布 P(X=1) = p P(X=0) = 1-p =q 所P(X=x) = p^x * (1-p)^(1-x) x=0,1 似函数 L = [p^x1 * (1-p)^(1-x1)] *...* [p^xn * (1-p)^(1-xn)] = p^∑Xi *(1-p)^(n-∑Xi)logL =∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)p求导令结等于0 ...
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
极大似然估计法就是通过观察到的事实数据来推测最可能的参数值。在这个例子中，我们通过100次抛硬币全为“花”这一事实，推测这枚硬币的参数（即“花”面出现的概率）很可能是接近1的值，即两面都可能是“花”。我们通过事实数据来推测参数的过程称为似然，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。...
概率论数学题目,求极大似然估计值,需要详细过程
第3题的lambda在哪？第4题 X服从两点分布 P(X=1) = p P(X=0) = 1-p =q 所以P(X=x) = p^x * (1-p)^(1-x) x=0,1 似然函数为 L = [p^x1 * (1-p)^(1-x1)] *...* [p^xn * (1-p)^(1-xn)] = p^∑Xi *(1-p)^(n-∑Xi)logL =∑Xi*lnp+(n-∑...
急!在线等!概率论!用极大似然法求p的估计值!说的详细一点
xbar\/(^p)=(m-xbar)\/(1- ^p)xbar-xbar(^p)=mp-xbar(^p)^p=xbar\/m
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
解开概率论中的神秘面纱：最大似然估计法的通俗解析 想象一下，你手中一枚看似公平的硬币，连续抛掷100次却全都是“花”。这是否让你怀疑硬币的公平性？在这个看似平凡的事件中，隐藏着概率论中的一个重要概念——极大似然估计法。它就像是一盏照亮参数迷雾的明灯，通过观察实际结果推测未知世界的规律。...
概率论与数理统计中如何求极大似然估计题?
你要理解“极大”的含义，“极大”就是“所有样本同时发生的概率最大”，所有样本同时发生的概率就是他们单独概率的乘积，就是L（p）=f1（p）f2（p）…fn（p）最大，而为了方便计算，两边同时取对数InL（p）=Inf1（p）+Inf2（p）+…+Infn（p），然后为了求最大值，一般对它进行求导，导数为0...
概率论与数理统计 求解一道题的极大似然估计和矩估计,要过程谢谢
(1)矩估计。∵样本Xi(i=1,2,…，n)来自于总体X，∴其均值x'=(1\/n)∑xi；f(xi)=(1\/θ)e^(-xi\/θ)。又，根据均值的定义，E(X)=∫(-∞,∞)xf(x)dx=∫(0,∞)(x\/θ)e^(-x\/θ)dx=θ。∴按照矩估计的定义，θ=x'。∴θ的矩估计θ'=(1\/n)∑xi。(2)似然估计。作似然...
极大似然估计的步骤是什么?
，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi\/p+(n-∑Xi)\/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）\/n 求极大似然函数估计值的一般步骤：（1） 写出似然函数；（2） 对似然函数取对数，并整理；（3） 求导数 ；（4） 解似然方程 。
极大似然估计的原理是什么?
原理如下：它的原理是：极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。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”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大...
