最大似然法

极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也称为最大概似估计或最大似然估计,是求估计的另一种方法,最大概似是1

最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用概率模型,其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。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。概述

它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,…。若在一次试验中,结果A出现,则一般认为试验条件对A出现有利,也即A出现的概率很大。定义 最大似然估计,

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

极大似然法(the method of maximum likelihood)就是在参数θ的可能取值范围内,选取使L(θ)达到最大的参数值θ,作为参数θ的估计值。概念与定义 设总体X是离散型随机变量,其概率函数为p(x, θ),其中θ是未知参数。设X,X,…,

最大似然估计量 最大似然估计量(aximum likelihood estimator)是2011年公布的语言学名词。定义 在参数估计中对未知参数的一个估计值。该估计值可以使获得当前样本的可能性最大。出处 《语言学名词》第一版。

在传统的遥感图像分类中,最大似然法的应用比较广泛。该方法通过对感兴区域的统计和计算, 得到各个类别的均值和方差等参数,从而确定一个分类函数,然后将待分类图像中的每一个像元代入各个类别的分类函数, 将函数返回值最大的类别

最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘

最大似然比分类法(maximum likelihood classifier)是经常使用的监督分类方法之一,它是通过求出每个像素对于各类别的归属概率,把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样

完全信息最大似然法(FIML)是一种完全的系统方法,此方法考虑所有的结构方程提供的信息,也就是说,这种方法应用于结构模型中的所有方程式,然后利用最大似然法同时估计出所有结构参数的估计值。此方法的估计量具有一致性和渐进有效性。这种

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