1樓：談墨語
最大似然估計。
原理：在最大似然估計概述部分已經詳細介紹過了。下面給出，要進行最大似然估計，就要給出乙個樣本集的可能性：
like(θ)f(x1,x2,……xn; θ並在θ的所有取值上，使得這個函式最大化的θ，就稱為θ的最大似然估計。即θ的最大似然估計使得樣本集的可能性取得最大化。神瞎like(θ)就稱為似然函式。
以θ為因變數。
使得似然函式最大化的θ值，就是最大似然估計值。
注意：1）這裡的核瞎枝可能性指的是，在改敏樣本集x=(x1, x2, …xn)不變情況下，以θ為因變數的乙個函式；
2）最大似然估計函式，可能唯一；
3）最大似然估計函式，也可能不存在；
4）最大似然估計，既適用於離散分佈又適用於連續分佈；
5）概率密度函式。
可能有多個未知的分佈引數θ=(1，θ2，……m)。
2樓：螞蟻嫁大象
最大似然法的基本原理是讓訊號通過乙個濾波器，選擇濾波器的引數使所關心的頻率的正弦波訊號譽帶能夠不失真地通過。
給定乙個概率分佈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。以及乙個分佈引數θ，我們可以從這個分佈中抽出乙個具有n個值的取樣。最大似然法選擇的最優樹是使得觀察到的性狀分佈（character state distribution）出現的概率最碰拍大的樹。
對數學家們提供的最簡式改為以下通俗易懂式，先不要拿走符號以便理解，重頭戲 上述的對數似然代價公式m為樣本數量，x為樣本，y為標籤，是由高斯和費希爾先後提出的，這個方法的基礎是極大似然原理。極大似然法的原理是：樣本所展現。
從原理的角度分析，最大似然法的基本思想是：首先定義乙個從屬於某種類別的概率分佈叢集然後把待分類像元落入各類別的條件概率作為判別函式。
寫出似然函式；求出使得似然函式取最大值的引數的值，這個值就是我們對慶吵蘆概率模型中引數值的極大似然估計。極大似然估計從根本上遵循——眼見為實。
最大似然估計法的原理
3樓：達人方舟教育
最大似然估計 是一種統計方法 ,它用來求乙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1912年至1922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。
給定乙個概率分佈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 ,以及乙個分佈引數θ ,我們可以從這個分佈中抽出乙個具有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 乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有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 ,我們就能從中找到乙個關於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，尋找乙個值使這個取樣的「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乙個最可能的值，而是會輸出乙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 的乙個函式。最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
我也不懂這個，是從網上找的。
什麼是極大似然法
4樓：老周在此
極大似然法就是在引數a的可能取值範圍內，選取使函式l達到最大的引數值a，作為引數a的估計值。
求解過程：1、由總體分佈匯出樣本的聯合概率密度函式；
2、把樣本聯合概率密度函式中自變數看成已知常數，而把引數a看作自變數，得到似然函式l；
3、求似然函式的最大值點念茄，常轉化為求對數似然函式的最大值點；
4、在最大值點的表示式盯慶中，用樣本值代入即得到引數的極大仔則察似然估計值。
最大似然估計法的原理
5樓：網友
定義最大似然估計：一種統計方法 ，它用來求乙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1912年至1922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。
原理給定乙個概率分佈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 ，以及乙個分佈引數θ
我們可以從這個分佈中抽出乙個具有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？乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣x1 ,x2
..xn ，然後用這些取樣資料來估計θ .一旦我們獲得 ，我們就能從中找到乙個關於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，尋找乙個值使這個取樣的「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乙個最可能的值，而是會輸出乙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 的乙個函式。 最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
極大似然估計的原理
6樓：jiawen廖
極大似然估計的計算過程非常簡單：
1.寫出似然函式；
2.求出使得似然函式取最大值的引數的值，這個值就是我們對概率模型中引數值的極大似然估計。
1、 極大似然估計從根本上遵循——眼見為實，這樣的哲學思想。也就是說，它嚴格地僅僅利用了已知的實驗結果，來估計概率模型中的引數。
2、 極大似然估計是頻率學派最經典的方法之一，它從實驗結果出發，客觀估計引數。而貝葉斯學派則認為世界是按某種規律來分佈的，我們只有在假設了某種分佈的前提下，才能對世界進行估計，放在這裡，就是人們總是會認為正反面的概率是趨向於相同的。
3、 在數理統計學中，似然函式是一種關於統計模型中的引數的函式，表示模型引數中的似然性。似然函式在統計推斷中有重大作用，如在最大似然估計和費雪資訊之中的應用等等。「似然性」與「或然性」或「概率」意思相近，都是指某種事件發生的可能性，但是在統計學中，「似然性」和「或然性」或「概率」又有明確的區分。
7樓：奈落仛
它是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法，極大似然原理的直觀想法是：乙個隨機試驗如有若干個可能的結果a，b，c，…。若在僅僅作一次試驗中，結果a出現，則一般認為試驗條件對a出現有利，也即a出現的概率很大。
一般地，事件a發生的概率與引數theta相關，a發生的概率記為p(a，theta)，則theta的估計應該使上述概率達到最大，這樣的theta顧名思義稱為極大似然估計。[1]
求問，極大似然法和最大似然法是同一種方法嗎？
8樓：網友
不是，我在上建模課時及概率論課時老師都講過，一般情況下極大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是引數估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分佈，但是其中具體的引數不清楚，引數估計就是通過若干次試驗，觀察其結果，利用結果推出引數的大概值。極大似然估計是建立在這樣的思想上：
已知某個引數能使這個樣本出現的概率最大，我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本，所以乾脆就把這個引數作為估計的真實值。 只是一種粗略的數學期望，要知道它的誤差大小還要做區間估計。
最大似然估計是一種統計方法，它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。最大似然法明確地使用概率模型， 其目標是尋找能夠以較高概率產生觀察資料的系統發生樹。 最大似然法是一類完全基於統計的系統發生樹重建方法的代表。
該方法在每組序列比對中考慮了每個核苷酸替換的概率。
很明顯。二者說的不是同乙個事情。
9樓：網友
應該是指同乙個方法，但是一般教材都是「極大似然估計」這種叫法。「最大似然」貌似很少見到這麼叫的。極大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是引數估計的方法之一。
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