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

设总体X~N(μ,σ),μ,σ为未知参数,X1,X2,Xn是来自总体X的样本,X1,X2,Xn是对应的样本值,求μ与σ的最大似然估计值。解:X的概率密度为 可得似然函数如下:取对数,得 令 解得 故μ和σ的最大似然估计量

称为样本的似然函数。极大似然估计法原理就是固定样本观测值 ,挑选参数 使 这样得到的 与样本值有关, 称为参数 的极大似然估计值,其相应的统计量 称为 的极大似然估计量。极大似然估计简记为MLE或 。问题是如何把

最大似然估计,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种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在

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

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

我们可以用估计量的优劣标准进行评价。除此之外,亦可以根据问题的实际意义进行判定。(2)最大似然估计的原理 给定一个概率分布D ,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为f,以及一个分布参数θ ,我们可以从这个

使用最大期望值法更新像素的估计值,每一次都会使似然函数增大一些,最终使似然函数逼近最大,由此得到每个像素的最大似然估计值。特点是每更新一次像素估计值都需使用全部测量数据。收敛性很好,但速度很慢。出处 《核医学名词》第一版

广义最大似然估计 广义最大似然估计,使验后概率取最大值的估计参见“贝叶斯估计”。

最大罚似然估计 最大罚似然估计(maximum penalized likelihood estimate)是1993年公布的数学名词。公布时间 1993年,经全国科学技术名词审定委员会审定发布。出处 《数学名词》第一版。

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