大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于最大似然估計經(jīng)典例題的問題，于是小編就整理了6個相關(guān)介紹最大似然估計經(jīng)典例題的解答，讓我們一起看看吧。

與最大似然估計對應(yīng)的估計法？

．求極大似然函數(shù)估計值的一般步驟：

（1） 寫出似然函數(shù)；

（2） 對似然函數(shù)取對數(shù),并整理；

（3） 求導(dǎo)數(shù) ；

（4） 解似然方程 所謂矩估計法,就是利用樣本矩來估計總體中相應(yīng)的參數(shù).最簡單的矩估計法是用一階樣本原點矩來估計總體的期望而用二階樣本中心矩來估計總體的方差.

最大似然估計的核心公式？

二項分布就是n個兩點分布,兩點分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x),所以似然函數(shù) L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi),構(gòu)造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),對p進行求導(dǎo),令其結(jié)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.

pareto分布的最大似然估計？

為X的平均值，過程如下：

L(λ)=∏[(i=1~n)λ^Xi*e^(-λ)/Xi!]=λ^[(Σ(i=1~n)Xi]*e^(-λ*n)/(∏(i=1~n)Xi!)

d/dλ*lnL(λ)=Σ(i=1~n)Xi/λ-n=0 求得λ=Σ(i=1~n)Xk/n 即X的平均值

極大似然估計與最大似然估計區(qū)別？

1. 定義不同：極大似然估計是在給定數(shù)據(jù)樣本的條件下，尋找模型參數(shù)使得該樣本出現(xiàn)的概率最大；而最大似然估計是在已知概率分布的前提下，尋找能夠最好匹配該分布的參數(shù)值。

2. 目標不同：極大似然估計旨在找到能夠給出觀測數(shù)據(jù)解釋最佳的參數(shù)值，以便進行預(yù)測和推斷；而最大似然估計則是為了精確地描述可觀測隨機變量或過程的概率分布。

3. 應(yīng)用領(lǐng)域不同：極大似然估計常用于分類、回歸等機器學(xué)習(xí)任務(wù)中，而最大似然估計則更多地應(yīng)用于信號處理、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域。

4. 算法實現(xiàn)方式上的不同：極大似然估計通常使用優(yōu)化算法（如梯度下降、牛頓迭代）求解，而最大似然估計則可以利用一些公式直接求解。

它們的區(qū)別是概念不同。

極大似然估計是一種統(tǒng)計學(xué)方法，用于估計一個未知參數(shù)的值，使得給定觀測數(shù)據(jù)的條件下，該參數(shù)的似然函數(shù)取得最大值。簡單來說，就是在已知數(shù)據(jù)的情況下，通過似然函數(shù)求解未知參數(shù)的值。

最大似然估計是指在極大似然估計的基礎(chǔ)上，求解出的未知參數(shù)的值。最大似然估計是一種點估計方法，用于估計一個未知參數(shù)的值，使得給定觀測數(shù)據(jù)的條件下，該參數(shù)的似然函數(shù)取得最大值。

因此，極大似然估計和最大似然估計是兩個不同的概念，但是它們之間有密切的聯(lián)系。

二項分布最大似然估計值估計量？

二項分布就是n個兩點分布，兩點分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函數(shù) L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，構(gòu)造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，對p進行求導(dǎo)，令其結(jié)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

求極大似然函數(shù)估計值的一般步驟：

（1） 寫出似然函數(shù)；

（2） 對似然函數(shù)取對數(shù)，并整理；

（3） 求導(dǎo)數(shù) ；

最大似然法通俗講解？

最大似然估計是一種統(tǒng)計方法，它用來求一個樣本集的相關(guān)概率密度函數(shù)的參數(shù)。這個方法最早是遺傳學(xué)家以及統(tǒng)計學(xué)家羅納德·費雪爵士在 1912 年至1922 年間開始使用的。

最大似然法明確地使用概率模型， 其目標是尋找能夠以較高概率產(chǎn)生觀察數(shù)據(jù)的系統(tǒng)發(fā)生樹。 最大似然法是一類完全基于統(tǒng)計的系統(tǒng)發(fā)生樹重建方法的代表。該方法在每組序列比對中考慮了每個核苷酸替換的概率。

例如，轉(zhuǎn)換出現(xiàn)的概率大約是顛換的三倍。在一個三條序列的比對中，如果發(fā)現(xiàn)其中有一列為一個C，一個 T和一個 G，我們有理由認為，C和 T所在的序列之間的關(guān)系很有可能更接近。由于被研究序列的共同祖先序列是未知的，概率的計算變得復(fù)雜；又由于可能在一個位點或多個位點發(fā)生多次替換，并且不是所有的位點都是相互獨立，概率計算的復(fù)雜度進一步加大。盡管如此，還是能用客觀標準來計算每個位點的概率， 計算表示序列關(guān)系的每棵可能的樹的概率。 然后，根據(jù)定義，概率總和最大的那棵樹最有可能是反映真實情況的系統(tǒng)發(fā)生

樹。

到此，以上就是小編對于最大似然估計經(jīng)典例題的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于最大似然估計經(jīng)典例題的6點解答對大家有用。