求解过程：
1、由总体分布导出样本的联合概率密度函数；
2、把样本联合概率密度函数中自变量看成已知常数，而把参数a看作自变量，得到似然函数L；
3、求似然函数的最大值点，常转化为求对数似然函数的最大值点；
4、在最大值点的表达式中，用样本值代入即得到参数的极大似然估计值。
什么是极大似然法
极大似然法就是在参数a的可能取值范围内，选取使函数L达到最大的参数值a，作为参数a的估计值。求解过程：1、由总体分布导出样本的联合概率密度函数；2、把样本联合概率密度函数中自变量看成已知常数，而把参数a看作自变量，得到似然函数L；3、求似然函数的最大值点，常转化为求对数似然函数的最大值点...
什么是极大似然法
极大似然法即最大似然法最大似然法（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...
一文读懂极大似然
极大似然法是一种用于估计概率模型参数的方法。在给定数据集的情况下，极大似然估计寻找一个参数值，使得数据出现的可能性最大化。数学上，这等同于在参数的取值中寻找一个最大值。在估计硬币质地的例子中，极大似然法会找到一个参数值，使得观测到连续两次正面朝上的概率最大化。在正态分布的实例中...
参数估计有哪两种方法
极大似然法：选择参数，使已知数据在某种意义下最可能出现。某种意义是指似然函数最大，这里似然函数是数据Y的概率分布函数。与最小二乘法不同的是，极大似然法需要已知这个概率分布函数。
极大似然法和似然法的区别
1，极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验已知有若干个结果Ａ，Ｂ，Ｃ，…，如果在一次试验中Ａ发生了，则可认为当时的条件最有利于Ａ发生，故应如此选择分布的参数，使发生Ａ的概率最大。 2，似然法就是另一种统计方法： 给定一个概率分布D，假定其概率密度函数（连续...
什么是极大似然估计
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，则称为极大似然估计。极大似然估计的...
极大似然估计
2. 极大似然函数定义 设[公式] 是来自总体 X 的样本, [公式] 是样本观测值。[公式]令 [公式][公式][公式]称 [公式] 为似然函数。3. 极大似然估计定义 若存在统计量[公式] 使得 [公式]则称 [公式] 为 [公式] 的极大似然估计，简记为MLE。(Maximun Likelihood Estimation)4. 极大似然估计...
参数估计方法
极大似然法是一种基于概率模型来估计参数的方法。它通过选择一组参数值，使得已知数据在某种意义上最可能出现，具体而言，是使数据的概率分布函数达到最大值。这种方法要求知道数据的分布函数，但在实践中这通常是个挑战。然而，在实践中，人们往往假设数据遵循正态分布，这样极大似然估计与最小二乘估计就...
参数辨识方法有哪些
2. 极大似然法 极大似然法是一种基于概率论的参数估计方法。它通过寻找最能拟合观测数据概率分布的参数值，来估计模型的参数。极大似然法具有直观和有效的特点，广泛应用于统计推断中。3. 贝叶斯估计法 贝叶斯估计法是一种基于贝叶斯定理的参数辨识方法。它通过对未知参数赋予一个先验分布，然后结合观测...
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。...
