大橙子网站建设,新征程启航
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2.找到【公式】,点击【插入新公式】;
3.在公式框中输入【似然函数】;
4.最后就能看到似然函数的写法了。
统计学中,似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时,关于参数θ的似然函数L(θ|x)(在数值上)等于给定参数θ后变量X的概率:L(θ|x)=P(X=x|θ)。似然函数在推断统计学(Statistical inference)中扮演重要角色,尤其是在参数估计方法中。在教科书中,似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中,二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果;似然则用来描述已知随机变量输出结果时,未知参数的可能取值。
1.求极大似然估计的一般步骤:
(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 。
2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法,有以下极大似然估计法的具体做法:
(1)根据总体的分布,建立似然函数 ;
(2) 当 L 关于 可微时,(由微积分求极值的原理)可由方程组定出,称以上方程组为似然方程.
因为 L 与 有相同的极大值点,所以也可由方程组定出 ,称以上方程组为对数似然方程; 就是所求参数的极大似然估计量。当总体是离散型的,将上面的概率密度函数,换成它的分布律
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,最大概似是1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德·费希尔(R. A. Fisher)。
极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss(高斯)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher(罗纳德·费希尔)。
连续型似然函数求法如下。P(X=xi)=C(m,xi)*p^xi*(1-p)^(m-xi)极大似然函数:L(x1,x2……xn,p)=C(m,x1)*C(m,x2)……*C(m,xn)*p^(∑xi)*(1-p)^(mn-∑xi)取对数lnL=ln(C(m,x1)*C(m,x2)……*C(m,xn))。