最大似然比是啥子东西啊，最大似然和极大似然一样吗(附2023年排行榜前十名单)

最大似然比是啥子东西啊似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。以似然比为基础可以构造一个

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最大似然比是啥子东西啊

似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。以似然比为基础可以构造一个服从卡方分布统计量。

数理统计中，连续分布的最大似然函数怎么写？

连续分布，连续参数空间 最常见的连续概率分布是正态分布，其概率密度函数如下： f(x\mid \mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} 现在有n个正态随机变量的采样点，要求的是一个这样的正态分布，这些采样点分布到这个正态分布可能性最大（也就是概率密度积最大，每个点更靠近中心点），其n个正态随机变量的采样的对应密度函数（假设其独立并服从同一分布）为： f(x_1,\ldots,x_n \mid \mu,\sigma^2) = \left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right)^\frac{n}{2} e^{-\frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\mu)^2}{2\sigma^2}} 或： f(x_1,\ldots,x_n \mid \mu,\sigma^2) = \left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right)^{n/2} \exp\left(-\frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{2\sigma^2}\right), 这个分布有两个参数：μ,σ2.有人可能会担心两个参数与上边的讨论的例子不同，上边的例子都只是在一个参数上对可能性进行最大化。实际上，在两个参数上的求最大值的方法也差不多：只需要分别把可能性\mbox{lik}(\mu,\sigma) = f(x_1,,\ldots,x_n \mid \mu, \sigma^2)在两个参数上最大化即可。当然这比一个参数麻烦一些，但是一点也不复杂。使用上边例子同样的符号，我们有θ = (μ,σ2). 最大化一个似然函数同最大化它的自然对数是等价的。因为自然对数log是一个连续且在似然函数的值域内严格递增的上凸函数。[注意：可能性函数（似然函数）的自然对数跟信息熵以及Fisher信息联系紧密。]求对数通常能够一定程度上简化运算，比如在这个例子中可以看到： \begin{matrix} 0 & = & \frac{\partial}{\partial \mu} \log \left( \left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right)^\frac{n}{2} e^{-\frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{2\sigma^2}} \right) \\ & = & \frac{\partial}{\partial \mu} \left( \log\left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right)^\frac{n}{2} - \frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{2\sigma^2} \right) \\ & = & 0 - \frac{-2n(\bar{x}-\mu)}{2\sigma^2} \\ \end{matrix} 这个方程的解是\widehat{\mu} = \bar{x} = \sum^{n}_{i=1}x_i/n .这的确是这个函数的最大值，因为它是μ里头惟一的一阶导数等于零的点并且二阶导数严格小于零。 同理，我们对σ求导，并使其为零。 \begin{matrix} 0 & = & \frac{\partial}{\partial \sigma} \log \left( \left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right)^\frac{n}{2} e^{-\frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{2\sigma^2}} \right) \\ & = & \frac{\partial}{\partial \sigma} \left( \frac{n}{2}\log\left( \frac{1}{2\pi\sigma^2} \right) - \frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{2\sigma^2} \right) \\ & = & -\frac{n}{\sigma} + \frac{ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2+n(\bar{x}-\mu)^2}{\sigma^3} \\ \end{matrix} 这个方程的解是\widehat{\sigma}^2 = \sum_{i=1}^n(x_i-\widehat{\mu})^2/n. 因此，其关于θ = (μ,σ2)的最大似然估计为： \widehat{\theta}=(\widehat{\mu},\widehat{\sigma}^2) = (\bar{x},\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2/n).

概率的连乘为什么就是似然函数

是数理统计的么？最大似然函数在最大似然估计中会出现……%D%A就是当你在做参数估计的时候，最大似然估计是一种比较好的方法，比点估计的有效性更好一些……%D%A给你说说解题过程吧……%D%A首先，求出似然函数L（其实就是关于未知参数的函数）……%D%A 离散的就是把所有的概率p(x;未知参数)连乘%D%A 连续的是把密度函数连乘%D%A然后，取似然函数的对数，lnL，因为是连乘的关系，要转化成连加就要取对数%D%A最后，lnL求导，对未知参数的，求出后令其为零，解出未知参数，即为其估计的结果

极大似然法和似然法的区别

1，极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验已知有若干个结果Ａ，Ｂ，Ｃ，…，如果在一次试验中Ａ发生了，则可认为当时的条件最有利于Ａ发生，故应如此选择分布的参数，使发生Ａ的概率最大。 2，似然法就是另一种统计方法： 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fD，以及一个分布参数θ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样，通过利用fD，我们就能计算出其概率。 且在θ的所有取值上，使这个函数最大化。这个使可能性最大的值即被称为θ的似然估计。

线性回归模型的最大似然估计和最小二乘法估计有什么联系与区别?

最小二乘法与极大似然法的区别与联系（恰好学生问到这个问题，如虹来解答）： 区别有四个方面： 1.前提：最小二乘不需要知道研究对象的分布，而似然法要求知道 2.思路：使误差平方和最小的参数，是最小二乘参数估计量；使目标概率出现最大的参数是极大似然估计量 3.方法：构造误差函数来求解；利用似然函数来求解 4.结果：最小二乘法估计量是最佳线性无偏估计；极大似然估计量是渐近有效的一致估计量。 联系：都是参数估计方法，当服从正态分布时，两都的结论相等。

求帮翻译一段学术论文

A numerical simulation is conducted in perforation effect in the process of perforating charge explosion impact dynamics response process using finite element method and thought, can be used in the establishment of petroleum pipe computational model for the analysis of numerical column explosion shock dynamic response, formed a set of effective calculation method, the calculation through the numerical simulation, get different perforation phase and perforation number of working conditions under the conditions of explosion load output characteristic as well as the superposition ofenhanced forms, characteristics and regularity of output loading explosive loading are preliminary, this has provided the important theory support to enhance safety of petroleum perforation and enhance the efficiency of perforation and reasonable arrangement of perforating technology.

这个函数最本质的意思是什么？

最大似然比是啥子东西啊

似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。以似然比为基础可以构造一个服从卡方分布统计量。

关于“极大似然估计值”和“大数定理”

极大似然估计值是是使联合概率函数最大的未知参数的值。对于连续分布来说可先求联合密度函数，然后取其对数，再对未知参数求导，倒数等于零的值就是了

关于“极大似然估计值”和“大数定理”

大数定律有3个，指的是样本很大时的趋势，只具有统计学意义。常用的是伯努力大数定律，也就是你说的那个。数学书中总是给明了一件事发生的确切概率，但实际中我们并不能知道它，比如你怎么知道硬币正面的概率就是0.5呢？所以我们能做的就是随机试验，观察每次试验的结果并纪录，统计某个结果发生的频率。严格的说，频率并不是概率，但大数定律在这里就发挥作用了，数学家们严格的证明了：当你的试验次数足够大时，频率的极限就是概率！！所以大数定律是数理统计的理论基础，统计学的其他结论都是基于此得出的。 至于极大似然估计，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。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。 当然极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。 打了这么多字累死我了…………其实你可以看看数理统计的教科书，那里面有更详细的分析。