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而把参数θ看作自变量
作者:admin 发布于:2019-10-02

  ,…,Xn,然后用这些采样数据来估量θ 。一旦我们获得 ,我们就能从中找到一个关于θ 的估量。最大似然估量会寻找关于 θ 的最可能的值(即,正在所有可能的θ 取值中,寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化)。

  ,我们就能计较出其概率: 可是,我们可能不晓得θ 的值,虽然我们晓得这些采样数据来自于分布D 。那么我们若何才能估量出θ 呢?一个天然的设法是从这个分布中抽出一个具有n 个值的采样X

  对参数估量来说,预告误差法、极大似然估量法合用范畴均较为普遍,他们不只合用于线性模子,也合用于非线性模子,是处置残差序列相关环境下的另一类辨识方式。

  的极大似然估量是不异的。一般地,正在相当多的环境下,矩估量取极大似然估量是分歧的,但也确有很多景象,矩估量法和极大似然估量法给出的估量是分歧的。谁优谁劣?我们能够用估量量的好坏尺度进行评价。除此之外,亦能够按照问题的现实意义进行鉴定。

  曾经呈现,它们呈现的概率相对来说应比力大,应使其概率取比力大的值。极大似然法就是正在参数θ的可能取值范畴内,拔取使

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  极大似然法(the method of maximum likelihood)就是正在参数θ的可能取值范畴内,拔取使

  来获得,由于lnL(θ)和L(θ)的增减性不异,所以它们正在θ的统一值处取得最大值,称lnL(θ)为对数似然函数,能够通过求解对数似然函数的最大值来获得极大似然解。

  (2)把样本结合概率密度函数中自变量当作已知,而把参数θ看做自变量,获得似然函数L(θ);



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