这个题怎么做,求矩估计和最大似然估计

29)(1)先求ex,然后得到矩估计(2)先似然函数再取对数,令导数为0得到极大似然估计 过程如下图:

最大似然估计值,我做的题目,请问导数为零后怎么算出最大似然估计

似然函数直接求导一般不太好求,一般得到似然函数L(θ)之后,都是先求它的对数,即ln L(θ),因为ln函数不会改变L的单调性.然后对ln L(θ)求θ的导数,令这个导数等于0,得到驻点.在这一点,似然函数取到最大值,所以叫最大似然估计法.本质原理嘛,因为似然估计是已知结果去求未知参数,对于已经发生的结果(一般是一系列的样本值),既然他会发生,说明在未知参数θ的条件下,这个结果发生的可能性很大,所以最大似然估计求的就是使这个结果发生的可能性最大的那个θ.这个有点后验的意思,希望能帮助你理解.

请问这道求极大似然估计值的方差的题怎么做?

极大似然只能估计 θ表达式,然后根据表达式求方差 L(θ)=f(X1)*f(X2)*f(X3)*.*f(Xn)=6^n/θ^(2n)*Π(θ-xi) l(θ)=ln[L(θ)]=nln6-2nlnθ+Σln(θ-xi)0=dl(θ)/dθ=-2n/θ+Σ1/(θ-xi)

对数似然值是越大越好吗

极大似然估计的基本原理

分段函数最大似然估计

极大似然估计法的步骤

概率论最大似然估计

极大似然估计法例题

极大似然估计案例计算

极大似然估计法例题求助

python 怎么做最大似然估计

最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法. 大体的思想是,在知道概率密度f的前提下,我们进行一次采样,就可以根据f来计算这个采样实现的可能性. 当然最大似然可以有很多变化,这里实现一种简单的,实际项目需要的时候可以再更改.

概率论与数理统计中如何求极大似然估计题?

你要理解“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L(p)=f1(p)f2(p)…fn(p)最大,而为了方便计算,两边同时取对数InL(p)=Inf1(p)+Inf2(p)+…+Infn(p),然后为了求最大值,一般对它进行求导,导数为0时取最大值,而有时导数恒大于0或恒小于0,就按单调性求解如果不懂,就多找点题看看,极大似然估计题是死题型,解法都是固定的,熟悉了就好

概率论,要怎么样判断计算出的参数的最大似然估计和矩形估计量是否

无偏是估计量的均值是实际参数的值,例如即使一杆好秤,每次称也会出误差,但是总是围绕着真实值上下波动,无偏就是估计量的均值=实际值

概率统计.求参数 的矩估计和极大似然估计 如图:这两题怎么做.详解

1. 矩估计法 EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)2. 极大似然法 L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2.xn)^θ Ln(L(x,θ))=nLn(θ+1)+θ(Ln(x1.x2.xn)) ∂Ln(L)/∂θ=0--->θ=n/[Ln((x1.x2.xn)^(-1))]-13. 方差已知,用U检验法 u=(X'-a)/[σ/n^(1/2)]=(10.01-10)/[0.02/4]=4*0.01/0.02=2>1.96 所以,应该拒绝均值不变的假设.

最大似然估计除了用求导的方法,还有什么方法可解

从似然函数的表达式看,这里的x(1)代表极小次序统计量,theta越大,似然函数就越大,这个题根本不适合求导;=x(1) .所以theta的极大似然 估计为x(1)求导只是找极大值点的常规办法,但 thetalt

问几个关于数理统计的基础问题(样本均值方差、最大似然估计法)

统计量定义:设x1,x2,x3.,xn为取自某总体的样本,若样本函数t=t(x1,x2,x3.,xn)中不含有任何未知参数,则称t为统计量.从统计量的定义可知,任何统计量都是不含参数的,统计量的取值只与样本有关.一旦样本确定,统计量的值也就确定.由此可知,中位数,样本均值,样本方差都属于统计量,因为只要给定了一组样本,就立即可以算得其中位数,样本均值,样本方差.所以答案就是:中位数,样本均值,样本方差,统计量都不含参数.

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

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