1.写出似然函数;
2.求出使得似然函数取最大值的参数的值,这个值就是我们对概率模型中参数值的极大似然估计 。1、极大似然估计从根本上遵循——眼见为实,这样的哲学思想 。也就是说,它严格地仅仅利用了已知的实验结果,来估计概率模型中的参数 。2、极大似然估计是频率学派最经典的方法之一,它从实验结果出发,客观估计参数 。而贝叶斯学派则认为世界是按某种规律来分布的,我们只有在假设了某种分布的前提下,才能对世界进行估计,放在这里,就是人们总是会认为正反面的概率是趋向于相同的 。3、在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性 。似然函数在统计推断中有重大作用,如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等 。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近,都是指某种事件发生的可能性,但是在统计学中,“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分
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【什么是极大似然法,为什么求最大似然估计要示性函数?】为什么求最大似然估计要示性函数?
似然函数直接求导一般不太好求,一般得到似然函数L(θ)之后,都是先求它的对数,即ln L(θ),因为ln函数不会改变L的单调性 。然后对ln L(θ)求θ的导数,令这个导数等于0,得到驻点 。在这一点,似然函数取到最大值,所以叫最大似然估计法 。本质原理嘛,因为似然估计是已知结果去求未知参数,对于已经发生的结果(一般是一系列的样本值),既然他会发生,说明在未知参数θ的条件下,这个结果发生的可能性很大,所以最大似然估计求的就是使这个结果发生的可能性最大的那个θ 。
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