二项分布最大似然估计
答：在二项分布中，似然函数为：L(p)=C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)，其中n为样本总数，k为成功次数。我们需要找到使似然函数最大的p值，这个p值就是我们的极大似然估计。为了找到这个p值，我们需要对似然函数求导并令其等于0，然后解出p值。具体求解过程如下：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理...
答：在给定的分布模型下这个结果出现的概率最大，估计的意思就是求得此时分布模型的参数。可见似然也是概率，之所以叫做似然只是一种约定。通常说概率的时候，表示的是不同的结果在分布模型下的取值。此时结果已经出现了。如果仍然采用在结果出现之前给定的参数，这个结果的概率就是确定的。通过假设检验知道了之前...
答：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 求极大似然函...
答：那个箭头所指的峰值是 最大似然(Maximum Likelihood) ,曲线在峰值处的斜率是0。 这意味着我们可以通过找到导数(即斜率)等于0的地方来解出导致最大似然的p值。然而，我们实际上并不需要数据来确定p值最大似然的通用公式。这个公式将给我们p的最大似然估计，当n次试验中有x次成功时。
答：未知，这时候可以用给定的样本来估计未知参数（不带误差棒），这样的方法有两种，第一种是矩估计，第二种是最大似然估计。如果总体服从均匀分布，这个时候需要考虑两个统计量，比如说期望和方差。而在理论上期望和方差都是和上下限有关系的，所以就可以用两个方程联立起来把上下限给求出来。
答：1. 我们可以根据公式来写出似然函数和对数似然函数，然后对其求导，令导数等于零，找到此时的点，这个点就是最大似然估计量。2. 假设随机变量X服从参数为p的二项分布B(1,p)，那么X的概率质量函数为P(x=k)=p^k *(1-p)^(1-k)。3. 因此，似然函数L可以表示为L=(i从1至n连乘)P(x=xi)，...
答：而最大似然值方法就是用来帮助评估这两个两个相互对立的假设谁更可能是真的。在计算这两个相互对立的假设的似然值之前，我们先来说下二项分布(binomial distribution)。在生活中，我们经常会碰到两个对立的事件，比如现在的硬币是真是假。二者非此即彼，概率相加为1。现在还是以抛硬币为例，结果只有...
答：)2n=18.654 于是，我们得到求极大似然估计的一般步骤：- 根据设定概率模型，写出联合概率形式的似然函数 - 对似然函数取对数，并整理 - 求导数或偏导数，并赋值为0 - 求解方程 最后，谈谈“似然估计”的使用前提：- 已经假定了概率模型，如二项分布，正态分布等；- 已经有了一些观察结果的集合。
答：最大后验概率估计可以看作是正则化的最大似然估计,当然机器学习或深度学习中的正则项通常是加法,而在最大后验概率估计中采用的是乘法, 是正则项。在最大似然估计中,由于认为 是固定的,因此 。 最大后验概率估计的公式表示: 在抛硬币的例子中,通常认为 的可能性最大,因此我们用均值为 ,方差为 的高斯分布来...
网友评论：
扶军13144517588：
二项分布 最大似然估计 -
56268养戴
： 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...
扶军13144517588：
二项分布 最大似然估计设X~b(1,p),p未知,已知 0.25≤p≤0.75 取样本容量为 1 的样本X1, 求p的最大似然估计量 -
56268养戴
：[答案] 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...
扶军13144517588：
设x1,x2,x3,x4为来自二项分布B(,p)的一个样本,求参数P的最大似然估计设x1,x2,x3,x4为来自二项分布B(1,p)的一个样本,求参数P的最大似然估计 -
56268养戴
：[答案] 写出联合密度函数(也就是把4个二项分布的密度函数乘起来)似然函数就是联合密度函数,可以求一次对数,得到的关于p的函数记为ll对p求一次导,令导数=0,解出来的p就是p的极大似然估计(因为二项分布是指数族,且在自然参...
扶军13144517588：
概率论和数理统计 这几个分布的矩估计和最大似然估计的表达式啊 两点分布 二项分布概率论和数理统计这几个分布的矩估计和最大似然估计的表达式啊 两点... -
56268养戴
：[答案] 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...
扶军13144517588：
设x1,x2,x3,x4为来自二项分布B(,p)的一个样本,求参数P的最大似然估计 -
56268养戴
： 写出联合密度函数(也就是把4个二项分布的密度函数乘起来)似然函数就是联合密度函数,可以求一次对数,得到的关于p的函数记为l l对p求一次导,令导数=0,解出来的p就是p的极大似然估计 (因为二项分布是指数族,且在自然参数空间中有内点) 没有具体算,但是答案不出意外我肯定是样本均值,也就是(x1+x2+x3+x4)/4
扶军13144517588：
设X1X2~Xn为总体X的一个样本,且X服从参数为M,P的二项分布,秋P的极大似然估计量 -
56268养戴
：[答案] 喜IID版本 F1X = MAX(X1,X2,.)=(F(X,λ))的n次方,那么定义的要求,根据所需的对应点就是了,但要小心指数分布,当x“0时F = 0
扶军13144517588：
概率论中的最大似然估计法的具体步骤是什么?举例说明一下 -
56268养戴
：[答案] 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 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中...
扶军13144517588：
设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计 -
56268养戴
： P(X=x)=(Xe~-)/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1) P(x-=2....(X=xn)=N)(xien)/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零,得到入的极大似然估计. 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(R. A. Fisher) 极大似然函数估计值的一般步骤: 1、 写出似然函数; 2 、对似然函数取对数,并整理; 3、求导数; 4、解似然方程 .
扶军13144517588：
最大似然估计和最小二乘法怎么理解 -
56268养戴
： 最大似然估计:现在已经拿到了很多个样本(你的数据集中所有因变量),这些样本值已经实现,最大似然估计就是去找到那个(组)参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大.因为你手头上的样本已经实现了,其发生概率最大才...
扶军13144517588：
一道概率题 -
56268养戴
： ^矩估计 二项分布的期望是np,因此E(X)=np,而E(X)的估计量是(X1+X2+...+Xm)/m,因此p的矩估计就是(X1+X2+...+Xn)/(mn).最大似然估计:P(X=xi)=C(n,xi)*p^xi*(1-p)^(n-xi) 所以极大似然函数:L(x1,x2……xm,p)=C(n,x1)*C(n,x2)……*C(n,xm)*p^...
