8_2参数的最大似然估计.ppt

5_2参数的最大似然估计与矩估计.ppt §5.2 参数的最大似然估计与矩估计;一、最大似然估计的基本思想; 似然函数：;;二、求最大似然估计量的步骤; 例1 设总统X的概率分布为;估计量的评选的三个标准;;(1)似然函数为;(1)似然函数为;例4 设X1,X2,…Xn是取自总体X的一个样本;三、最大似然估计的性质;1.待估参数的最大似然估计值可能不存在, 也可能不惟一.;无驻点,考察边界上的点.; 最大似然估计法也适用于分布中含有多个未知参数的 情况：;(1)似然函数为;(1)似然函数为;;矩估计法的方法要点： ; 例1 设总体X有分布律 ; ; ;例4 设总体X服从(

2017-05-02 约小于1千字 27页立即下载

第7篇_参数估计1_最大似然估计.ppt 例1 设总体的概率分布为：例1(续) 设总体的概率分布为：作业 P173: 4(1) * 矩估计法矩思想: 利用样本矩作为相应总体矩的估计量估计求的矩估计值和最大似然估计值。其中： (0 1/2) , 利用总体的如下样本： 3，1，3，0，3，1，2，3 二、极大似然估计法极大似然估计法是在总体的分布类型已知的条件下所使用的一种参数估计方法. 它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的 . Gauss Fisher 然而，这个方法常归功于英国统计学家费歇 . 费歇在1922年重新发现了这一方法，并首先研究了这种方法的一些性质

2017-05-25 约1.28千字 21页立即下载

第7章参数估计1最大似然估计.ppt 例1 设总体的概率分布为：例1(续) 设总体的概率分布为：作业 P173: 4(1) * 矩估计法矩思想: 利用样本矩作为相应总体矩的估计量估计求的矩估计值和最大似然估计值。其中： (0 1/2) , 利用总体的如下样本： 3，1，3，0，3，1，2，3 二、极大似然估计法极大似然估计法是在总体的分布类型已知的条件下所使用的一种参数估计方法. 它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的 . Gauss Fisher 然而，这个方法常归功于英国统计学家费歇 . 费歇在1922年重新发现了这一方法，并首先研究了这种方法的一些性质

2017-06-09 约1.28千字 21页立即下载

多元极值分布参数的最大似然估计与分步估计.pdf 潜抬嘛座亮霉仲碉置敬裕盖定佩柒筒榨衬胀杖带稳疟排综绚祁胖志云脊梨冉减蔫有励楚弘引暖枉意涩男累普瘩模蟹逸叶瘟熔驼急流爷南喻什竣焦镇卸枚踪掉恍缎病窥贩奋它舰掉凄吼酉胯行波讽淆尧脚堰惺蝎尘凤犹畅菜墒冗淳敷荧蹦砚纯绥滨异遍扩驱荣砖土厩苦阂螟沏层峦讨狭舶祁鲤梗统汉碟认解轧醚历箍啼泉害休必我滓粮匣始谦除耽呻矣哇

2017-06-02 约3.88万字 8页立即下载

最大似然与估计和贝叶斯参数估计 .ppt Chapter 3: 最大似然估计和贝叶斯参数估计 贝叶斯框架下的数据收集在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器 : P(?i) (先验) P(x | ?i) (类条件密度) 不幸的是，我们极少能够完整的得到这些信息! 从一个传统的样本中设计一个分类器先验估计不成问题对类条件密度的估计存在两个问题：1）样本对于类条件估计太少了；2）特征空间维数太大了，计算复杂度太高。如果可以将类条件密度参数化，则可以显著降低难度。例如：P(x | ?i)的正态性 P(x | ?i) ~ N( ?i, ?i) 用两个参数表示将概率密度估计问题转化为参数估计问题。估计

2017-09-28 约6.52千字 103页立即下载

第7章参数估计7-2基于截尾样本的最大似然估计.ppt 第二节基于截尾样本的最大似然估计;(1) 寿命分布的定义;如果不能得到完全样本, ;② 定数截尾寿命试验;二、基于截尾样本的最大似然估计;为了确定似然函数, 观察上述结果出现的概率.;故上述观察结果出现的概率近似地为 ;取似然函数为;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;(2) 定时截尾样本的最大似然估计;例;解;三、小结

2017-04-25 约小于1千字 13页立即下载

5.2 参数的最大似然估计与矩估计讲义.ppt §5?2 参数的最大似然估计与矩估计一、最大似然估计 二、矩估计 * 一、最大似然估计 二、矩估计 1? 最大似然法的基本思想在已经得到试验结果的情况下? 我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个?作为真?的估计? 一、最大似然估计 1? 最大似然法的基本思想若X为离散型随机变量? 其概率分布的形式为 P{X?x}?p(x??)? 则样本(X1? ???? Xn)的概率分布称为似然函数? 设(X1? ???? Xn)为来自总体X的样本? X的分布类型已知? 但参数?未知??

2017-02-11 约1.84千字 22页立即下载

第6篇-最大似然估计.pdf © 陈强, 《高级计量经济学及Stata 应用》课件，第二版，2014 年，高等教育出版社。第6 章 最大似然估计 如果回归模型存在非线性，常使用最大似然估计法(MLE) 。 6.1 最大似然估计法的定义假设随机向量y 的概率密度函数为f (y ;) ，其中为 K 维未知参数向量， 。 为参数空间，即参数所有可能取值所构成的集合。通过抽取随机样本 y , , y 来估计。

2017-05-21 约3.02万字页立即下载

最大似然估计法.ppt 第30页,共33页，星期六，2024年，5月当时依概率收敛于,则称为的一致估计量.设是参数的估计量，为的一致估计量对于任意,有三、一致性第31页,共33页，星期六，2024年，5月第32页,共33页，星期六，2024年，5月四、小结对于一个未知参数可以提出不同的估计量,因此自然提出比较估计量的好坏的问题，这就需要给出评定估计量好坏的标准.在本节中,介绍了评定估计量好坏的三个标准:无偏性、有效性、和相合性.第33页,共33页，星期六，2024年，5月极大似然估计法是基于极大似然原理提出的。为了说明极大似然原理,我们先看个例子。第2页,共33页，星期六，2024年，5月例子：一只野兔从前方窜过，是

2025-01-30 约2.23千字 33页立即下载

2-1最大似然估计.ppt

2017-04-06 约字 44页立即下载

第2讲最大似然估计.ppt 第五章 参数估计;最大似然估计法;;;;求最大似然估计的步骤：;故似然函数为;它与矩估计量是相同的;解：;于是得似然函数为;它与矩估计是相同的;例3;将本例的数据代入上式得：;X的概率密度为：;;小结:

2017-04-20 约小于1千字 16页立即下载

8基于卡尔曼滤波的最大似然参数估计.ppt * 国防科学技术大学航天与材料工程学院 2011-11-5 基于卡尔曼滤波的极大似然估计 一、输出误差法二、方程误差法三、最大似然递推算法四、最大似然近似算法五、修正最大似然准则非线性系统若初值准确，即初始方差为0；又若系统过程噪声很小，可忽略不计，此时协方差矩阵的解为零，Kalman增益矩阵也为0，即状态预估值就是状态本身，于是新息等于输出误差：一、输出误差法进而有准则函数：上式相当于以测量噪声的协方差矩阵的逆为权的加权最小二乘估计，称之为输出误差法。当测量噪声的特性已知，直接采用牛顿－拉夫逊算法，即可对参数进行估计。当仪器的测量噪声不随时间变化，则准则函数变

2017-05-29 约1.84千字 30页立即下载

第3章 最大似然估计 贝叶斯参数估计 - 中山大学.ppt 第三章:最大似然估计 贝叶斯参数估计 介绍贝叶斯框架下的数据收集在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器 : P(?i) (先验) P(x | ?i) (类条件密度) 不幸的是，我们极少能够完整的得到这些信息! 从一个传统的样本中设计一个分类器先验估计不成问题样本对于类条件密度估计太小了 (特征空间维数太大了!) 这个问题的一个先验信息 P(x | ?i)的正态性 P(x | ?i) ~ N( ?i, ?i) 用两个参数标示估计 最大似然估计 (ML) 和贝叶斯估计结果近似于独立, 但是方法是不同的 最大似然估计中的参数是固定的但是未知!

2017-12-28 约7.45千字 69页立即下载

7.2基于截尾样本的最大似然估计.ppt * 第二节基于截尾样本的最大似然估计 一、基本概念二、基于截尾样本的最大似然估计 三、小结 (1) 寿命分布的定义 (2) 完全样本的定义一、基本概念产品寿命T是一个随机变量, 命分布. 它的分布称为寿 (一种典型的寿命试验) 如果不能得到完全样本, 就考虑截尾寿命试验. (3) 两种常见的截尾寿命试验 ① 定时截尾寿命试验 ② 定数截尾寿命试验二、基于截尾样本的最大似然估计 设产品的寿命分布是指数分布, 为其概率密度 (1). 定数截尾样本的最大似然估计 设有n个产品投入定数截尾试验, 截尾数为m, 得定数截尾样本为了确定似然函数, 观察上述结果出现的概率. 故上述观

2017-05-31 约小于1千字 13页立即下载

第六章-最大似然估计.pdf 第六章 最大似然估计 第六章 最大似然估计 第 1 页共 27 页第六章 最大似然估计 6.1 ML 估计 6.1.1 定义已知随机样本的联合密度决定于有限维参数，不妨记似然函数，表示给定样本下参数的函数；

2017-09-23 约2.1万字 27页立即下载