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两点分布的最大似然估计

二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x),所以似然函数 L=p^∑Xi*(1-p)^(n-∑Xi),构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑Xi)/n.

大学上概率论课,我就很纳闷:这1%的概率和99%的概率有区别吗?打一个比方:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是

f(x)=ue^(-ux) L(u)=Пf(x) LnL(u)=∑(Lnu-uxi)=nLnu-∑uxi dLnL(u)/du=0-->n*(1/u)-∑xi=0-->u=(1/n)∑xi 即样本均值为u的大似然估算

http://wenwen.sogou.com/z/q707299142.htm 最大似然估计 是一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的. “似然”是对likelihood

1. 定义 最大似然估计:一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的. “似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似

最大似然估计可以这么理解,是使得取到该样本观察值(或其一个很小的领域)的概率最大的参数,无偏估计是取得估计的期望恰好是参数.显然这两者不是同 一个概念.

我没有系统的学过,所以只会用笨方法,用概念带进去计算,有点麻烦,见笑见笑 貌似你的表述有误,二维正态分布括号里分别是u1,o1^2;u2,o2^2;p 我知道你的意思,那个应该写成N(0,1;0,1;p)

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