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正态分布的极大似然估计
正态分布的
最
大似然
值是什么
答:
正态分布有两个参数:总体均值及总体方差
总体均值的极大似然估计为样本均值x0=1/nΣXi 总体方差的极大似然估计为s1^2=1/nΣ(xi-x0)^2
,其中x0为上述的样本均值 因此这个估计与样本方差不同,样本方差是s^2=1/(n-1)Σ(xi-x0)^2,而样本方差是总体方差的无偏估计,极大似然估计s1不是无...
正态分布的
最
大似然
值是什么
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正态分布有两个参数:总体均值及总体方差
总体均值的极大似然估计为样本均值x0=1/nΣXi 总体方差的极大似然估计为s1^2=1/nΣ(xi-x0)^2
,其中x0为上述的样本均值 因此这个估计与样本方差不同,样本方差是s^2=1/(n-1)Σ(xi-x0)^2,而样本方差是总体方差的无偏估计,极大似然估计s1不是...
多变量
正态分布的
最
大似然估计
是如何计算的?
答:
多变量正态分布的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种参数估计方法,
用于求解多变量正态分布的均值向量和协方差矩阵
。在多变量正态分布中,我们假设有n个观测值,每个观测值是一个p维向量。我们的目标是找到均值向量μ和协方差矩阵Σ,使得观测值在这组参数下的概率最大。为了计算多...
数理统计
正态分布的
矩估计和
极大似然估计
值相等吗
答:
相等
。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同分布,当数据样本量很大的时候,样本观测值的平均值和总体的数学期望是在一个极小的误差范围内。矩估计法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一...
正态分布的
最
大似然估计
量和矩估计量是一样的吗?
答:
1、最大似然估计量:最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表
。2、矩估计量:矩法估计原理简单、使用方便,使用时可以不知总体的分布,而且具有一定的优良性质(如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计),因此在实际问题,特别是在教育统计问题中被广泛使用。参考资料来源:百度百科-最大...
极大似然估计
答:
通过上述
的极大似然估计
方法,可以求出预估的参数为:p̂=∑ni=1xin=530=0.167 再来看另一个例子:假定该高校男生的体重呈均值为μ,标准差为σ的正态分布。我们获得了随机采样10个男学生的体重如下(单位:斤):序号体重 1115 2122 3130 4127 5149 6160 7152 8138 9149 10180
正态分布的
...
什么是
极大似然估计
答:
有了
极大似然估计
之后,可以采用!比如选取一个城市,或者一个乡镇的人口收入,作为观察样本结果。然后通过最大似然估计来获取上述假设中的
正态分布的
参数。有了参数的结果后,就可以知道该正态分布的期望和方差了。也就是通过了一个小样本的采样,反过来知道了全国人民年收入的一系列重要的数学指标量!极...
极大似然估计
详解
答:
2的正态分布,记为N(μ,σ2),
正态分布的
概率密度函数是:现有X的观测数据,根据
极大似然
法
估计
参数μ和σ 总结:首先还是理解其原理,已知某个参数能使样本出现的概率最大,干脆就把这个参数作为估计的真实值。然后根据两个例子理解其求解过程,尤其是第一个例子。其实就是根据已有观察数据求概率,...
stata如何
估计
参数
答:
与
极大似然估计
寻求样本密度函数对数值最大不同,最小二乘估计寻求样本 点与总体参数的距离最小。这种距离通常以平方和来表示,因此称为最小二乘估 计。最小二乘估计原理可以由下面的程序得到说明。我们首先生成 10 个服从
正态分布的
总体,每个总体的均值都不同,依次为 0,1,2,3,4,5,6,7...
极大似然估计
详解
答:
深入理解 例如,对于离散型随机变量,我们寻找那个最能解释观测数据的离散概率分布;而在连续性情况下,如
正态分布
,我们利用概率密度函数来估计均值μ和方差σ²。通过具体的数值计算,
极大似然估计
为我们揭示了参数估计的精确路径。总结来说,极大似然估计的核心思想是寻找那个最能解释观测数据的参数...
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