1樓：匿名使用者
最大似然估計量是樣本的函式，表示式中的xi均是大寫的。若把樣本的觀測值x1，...， xn帶入到統計量的表示式中，得出的就是最大似然估計值。
前者是個隨機變數，後者是一個確定的值，沒有隨機性。
概率論中極大似然估計中的似然函式怎麼確定 就是l（x;θ）
概率統計.求引數 的矩估計和極大似然估計 如圖：這兩題怎麼做。詳解。
2樓：量子時間
矩估計法
ex=∫xf(x)dx=(θ
+1)/(θ+2)--->θ=(1-2ex)/(ex-1)極大似然法
l(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θln(l(x,θ))=nln(θ+1)+θ(ln(x1.x2...xn))
∂ln(l)/∂θ=0--->θ=n/[ln((x1.x2...xn)^(-1))]-1
方差已知，用u檢驗法
u=(x'-a)/[σ/n^(1/2)]=(10.01-10)/[0.02/4]=4*0.01/0.02=2>1.96
所以，應該拒
版絕均值不變權的假設。
概率論中。矩估計法和最大似然估計法是什麼東西，怎麼個步驟呀，能清楚的告訴我一下嗎，書上看不懂也不會
3樓：南區小東如火如
20 概率論抄中。矩
估計法和最大似然估計法是什麼bai
東西du，怎麼個步驟呀，能清楚的
zhi告訴我一下嗎，書上看dao不懂也不會0回答 31 分鐘前
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概率論中的最大似然估計法的具體步驟是什麼？舉例說明一下
4樓：品一口回味無窮
最大似然估計 是一種統計方法 ，它用來求一個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪 爵士在2023年至2023年間開始使用的。 「似然」是對likelihood 的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」。
故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。 最大似然估計的原理 給定一個概率分佈d ，假定其概率密度函式（連續分佈）或概率聚集函式（離散分佈）為f d ，以及一個分佈引數θ ，我們可以從這個分佈中抽出一個具有n 個值的取樣 ，通過利用f d ，我們就能計算出其概率： 但是，我們可能不知道θ 的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分佈d 。
那麼我們如何才能估計出θ 呢？一個自然的想法是從這個分佈中抽出一個具有n 個值的取樣x 1 ,x 2 ,...,x n ，然後用這些取樣資料來估計θ .
一旦我們獲得 ，我們就能從中找到一個關於θ 的估計。最大似然估計會尋找關於 θ 的最可能的值（即，在所有可能的θ 取值中，尋找一個值使這個取樣的「可能性」最大化）。 這種方法正好同一些其他的估計方法不同，如θ 的非偏估計，非偏估計未必會輸出一個最可能的值，而是會輸出一個既不高估也不低估 的θ 值。
要在數學上實現最大似然估計法 ，我們首先要定義可能性 : 並且在θ 的所有取值上，使這個[[函式最大化。這個使可能性最大的值即被稱為θ 的最大似然估計 。
注意 這裡的可能性是指不變時，關於θ 的一個函式。 最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
給出了一個好例子。
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