极大似然，极大似然法通俗解释

极大似然估计简单些我指的是运算，1找到概率密度或者概率分布2构造函数L需，要估计得值概率分布或者概率密度的连乘形式，未知数底数为i从1乘到n3lnL需要。

极大似然(极大似然法通俗解释)

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。

最，大似然估计量是样本的函数表达式中的xi均，是大写的若把样本的观测值x1xn带入到统，计量的表达式中得出的就是最大似然估计值前，者是个随机变量后者是。

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ABC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。

一般情况下极大，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。

二项分布就是，n个两点分布两点分布的概率是Ppx1p1，x所以似然函数LpXi1pnXi构造ln，LXilnpnXiln1p对p进行求导令，其结果等于。

不是我在上，建模课时及概率论课时老师都讲过一般情况下，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。

极大似然估计和贝叶斯估计，分别代表了频率派和贝叶斯派的观点频率派认，为参数是客观存在的只是未知而矣因此频率派，最关心极大似然函数只要参数求出来了。

求极大似然函数，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解似然方程所谓矩，估计法就是利用样本矩来估计总。

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1，912年至1922年间。

ex10b2ex1nxib11，02nxieb1102nn10b2bb1，为b的无偏估计lb110bnxnmaxx，1x2x3xib1xnmaxx1x2x3，xieb1exn10b。

极大似然法即最大似，然法最大似然法MaximumLikeli，hoodML也称为最大概似估计也叫极大似，然估计是一种具有理论性的点估计法此方法的，基本思想是当从模。

1因为样本个数n82因为样本中1有，2个3有4个样本中有几个就是几次方喽3目，测这是复习全书建议不要直接看概率的复习全，书没啥用概率等暑假后在复习。

极大似然估，计的计算过程非常简单1写出似然函数2求出，使得似然函数取最大值的参数的值这个值就是，我们对概率模型中参数值的极大似然估计1极，大似然估计。

要，理解极大的含义极大就是所有样本同时发生的，概率最大所有样本同时发生的概率就是他们单，独概率的乘积就是Lpf1pf2pfnp最，大而为了方。

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ABC若在一次试验中结果，A出现则一般认。

11291012是来自参数为的，泊松分布总体的样本则因为其均值为1129，1012356又泊松分布的期望等于方差所，以2356所以极大似然估计PX。

吗求详细解释为什么如图答案直接就用表示，电视机的估计的平均寿命。

X的总体概率分布为PX0a2PX1，2a1aPX2a2PX312a。

特别是极大似然，估计谁能带个题来讲给我听听啊谢谢啦。

X0的极大似然估计请给出详细过程。

请大神分别从离，散型变量和连续型变量给出两个方案最好能举，个例子具体解释。

极大似然原理指某个事件在观测，中发生了就认为这个事件发生的概率最大或者，换句话说发生概率最大的事最可能在观测中发，生比如你10次考试都没及格。

离散型场合，的似然函数就是样本取给定的那组观测值的概，率可以由总体的分布列直接写出连续型场合的，似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观，测值x1x2。

极大似然，估计量是通过百构造以未知参数为自变量的函，数L求导得使得L取最大值的度未知参数值来，近似估计未知参数无偏估计量指知的是估计量，的期望等于道未知参数。

什么是极大似然，法以及它的运用不要极大似然估计法也不要太，复杂的。