图
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
比较两个概率，我们可以看出0.6作为参数的可能性更大，因为它的概率是0.5的1.2倍。极大似然估计法的核心是通过数据来推测参数，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。通过这个方法，我们可以对参数进行估计，从而对未知情况做出合理的推测。在实际应用中，极大似然估计法可以应用于各种情况，包括但...
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,考研数学。似然函数到底是什么?怎么求?每次这个求不出最大似 ...
所以p的极大似然估计是p=(∑xi)\/mn
概率论数学题目,求极大似然估计值,需要详细过程
(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-∑Xi) ln(1-p)对p求导，令结果等于0，得 ∑Xi\/p+(n-∑Xi)\/(1-p)=0 解得 p=∑Xi\/n 为样本均值 ...
概率论中极大似然估计中的似然函数怎么确定 就是L(X;θ)
离散型场合的似然函数 就是样本取给定的那组观测值的概率（可以由总体的分布列直接写出）。连续型场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值（x_1，x_2，...，x_n）处的表达式。离散型场合：总体分布(实际上是分布列)：f(x, a)（=P{X=x}），只不过与参数a有关。样本取给定的那...
概率论与数理统计里极大似然估计里的问题
对的，求导（令之为零）得出的只是驻点，该驻点有可能是最小值点。为了保证求出驻点确实是最大值点，需要对刚才求出的d（L）（L表示似然函数）再求一次导数 ， 只有一阶导数为零且二阶导数小于零的驻点，才是似然函数的最大值点 。
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...
有关极大似然估计的一些思考
似然和极大似然估计是概率论和统计学中的基础概念，它帮助我们估计未知参数，以解释观察到的数据。具体而言，概率是基于环境参数预测事件发生可能性的理论框架，而似然则是基于已知结果反推可能的环境参数。以抛硬币为例，概率表示在未知情况下，正面或反面出现的可能性，而似然则是从已知正面出现8000次，...
概率论 第十九讲 极大似然估计法
第十九讲极大似然估计法、估计量优劣的标准教学目的：1.讲解极大似然估计法；2.讲解评价估计量优劣的三个标准。教学内容：第六章，§6.1-2；§6.2。。极大似然估计法思想方法：一次试验就出现的事件有较大的概率例如:有两外形相同的箱子,各装100个球一箱99个白球1个红球一箱1个白球99个红球现...
