最大似然估计

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

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1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德费希尔

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

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

最大似然最大期望值法(maximum likelihood expectation maximization)是2018年公布的核医学名词。定义 一种基于最大似然估计的迭代图像重建算法。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

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”。

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

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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