极大似然估计-豆柴文库

极大似然估计.ppt

2024-09-05

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先通过一个简单的例子来说明极大似然估计的基本思想例1一个箱子里装有黑、白球共9个,我们从中随机地无放回地抽取三个球，发现恰有2个黑球，请猜一下(估计)箱子里有几个黑球，几个白球.箱中球的状况能取得二个黑球一个白球的(所有可能情形)可能性大小黑球数白球数P1.1802.273.364.455.546.637.728.819.90010.090比较这些概率的大小，我们可以推断箱中黑球数最有可能是6个(显然，这个推断不是绝对正确的).例2一批产品，合格品率为p，从中抽得子样(1,1，0,1，1)，其中1为合格品

2024-08-11

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极大似然估计极大似然估计是非线性模型中非常重要的一种估计方法。最小二乘法是极大似然估计在线性模型中的特例。似然函数假设随机变量xt的概率密度函数为f(xt)，其参数用θ=(1,2,…,k)表示，则对于一组固定的参数θ来说，xt的每一个值都与一定的概率相联系。即给定参数θ，随机变量xt的概率密度函数为f(xt)。相反若参数θ未知，当得到观测值xt后，把概率密度函数看作给定xt的参数θ的函数，这即是似然函数。L(θ|xt)=f(xt|θ)似然函数L(θ|xt)与概率密度函数f(xt|θ)的表达形式相同。

2024-11-06

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极大似然估计例6设总体X服从0-1分布,且P(X=1)=p,用极大似然法求p的估计值.对于不同的p,L(p)不同,见下图在容许范围内选择p，使L(p)最大一般,设X为离散型随机变量,其分布律为称这样得到的若X连续,取f(xi,)为Xi的密度函数若显然，例7设总体X~N(,2),x1,x2,…,xn是X的样本值,求,2的极大似然估计.极大似然估计方法可得未知参数的极大似然估计值例8设X~U(a,b),x1,x2,…,xn是X的一个样本值,求a,b的极大似然估计值与极大似然估计量.似然函数只有当a<

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专业、班级：学号：姓名：密封线1.设总体X的概率密度函数是其中为未知参数。是一组样本值，求参数的最大似然估计。解：似然函数专业、班级：学号：姓名：密封线2、设总体X的概率密度函数是是一组样本值，求参数的最大似然估计。解：似然函数3、设总体X的概率密度函数是>0为未知参数，是一组样本值，求参数的最大似然估计。解：似然函数专业、班级：学号：姓名：密封线4、设总体的概率密度函数是其中>0是未知参数，是一组样本值，求参数的最大似然估计。解：似然函数专业、班级：学号：姓名：密封线5、设总体X服从参数为的指数分布，是

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1.设总体X的概率密度函数是x10x1f(x;a)0其它其中0为未知参数。xxx是一组样本值求参数的最大似然估计。12nnn解：似然函数Lx1nx1i

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