极大似然估计法

极大似然估计法是求估计的另一种方法,最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇

达到最大的那一个,极大似然估计法就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某

这种方法正好同一些其他的估计方法不同,如θ的非偏估计,非偏估计未必会输出一个最可能的值,而是会输出一个既不高估也不低估的θ值。要在数学上实现最大似然估计法,我们首先要定义可能性: 并且在θ的所有取值上,使这个函数最大

(4)在最大值点的表达式中,用样本值代入即得到参数的极大似然估计值。相关 (1)矩估计与极大似然估计 对总体参数的估计分两种点估计和区间估计。在点估计里,我们介绍两种求估计量的方法:矩估计法和极大似然估计法。从矩

最大似然估计法(maximum likelihood estimation method)是2018年公布的核医学名词。定义 基于最大似然原理求解似然函数中未知参数的估计法。设一个随机试验有若干个可能的结果A,B,C,…,如果在一次试验中结果是A,那么可以认为试验条件

(3)FIML法比LIML法计算过程复杂,要花费更多的时间和付出更多的成本。关于FIML的几点说明 1. 当方程组模型是递归式时,由于雅可比行列式 ,那么完全信息极大似然估计量所满足的方程组对估计量是线性的。在这样的情况下较易于求解。2.

在已经得到试验结果的情况下,我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个作为真的估计,而求取多项式的最大似然估计则需要引入一个辅助函数。前提 最大似然估计法的思想很简单:在已经得到试验结果的情况下,我们应该寻找使这个结果出现

极大似然谱估计(maximum likelihood spectralestimate)一种谱估计方法。是没有固定谱窗的自适应方法.卡彭(Capon,J.)于1969年在地球物理研究波数分析时首先使用了这一方法.设x,(t=0,士1,)为零均值平稳序列,xi }xz, "..,x

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