1樓：
擬似然來估計：最大似然估計法，
自是概率中的bai常用方
法。du設總體x服從分布p(x；θ)（當
zhix是連續型隨機變數時dao為概率密度，當x為離散型隨機變數時為概率分布），θ為待估引數，x1,x2,…xn是來自於總體x的樣本，x1,x2…xn為樣本x1,x2,…xn的乙個觀察值，則樣本的聯合分布（當x是連續型隨機變數時為概率密度，當x為離散型隨機變數時為概率分布）l（θ）=l（x1,x2,…,xn；θ）=∏p（xi；θ）稱為似然函式.
似然函式是什麼東西,怎麼理解這個概念
2樓：匿名使用者
統計學中，似然函式（），或，是一種關於統計模型引數的函式。給定輸出x時，關於引數θ的似然函式l(θ|x)（在數值上）等於給定引數θ後變數x的概率：
l(θ|x)=p(x=x|θ).
似然函式在推斷統計學（statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在引數估計方法中。在教科書中，似然常常被用作「概率」的同義詞。但是在統計學中，二者有截然不同的用法。
概率描述了已知引數時的隨機變數的輸出結果；似然則用來描述已知隨機變數輸出結果時，未知引數的可能取值。例如，對於「一枚正反對稱的硬幣上拋十次」這種事件，我們可以問硬幣落地時十次都是正面向上的「概率」是多少；而對於「一枚硬幣上拋十次，落地都是正面向上」這種事件，我們則可以問，這枚硬幣正反面對稱的「似然」程度是多少。
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）
數理統計中似然函式怎麼求啊
3樓：匿名使用者
給定輸出x時，關於引數θ的似然函式l(θ|x)（在數值上）等於給定引數θ後變數x的概率：
似然函式在推斷統計學（statistical inference）中扮演重要角色，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。
概率用於在已知一些引數的情況下，**接下來的觀測所得到的結果，而似然性則是用於在已知某些觀測所得到的結果時，對有關事物的性質的引數進行估計。
擴充套件資料
1、似然估計本質
本質便是根據已有的大量樣本（實際上就是利用已知的條件）來推斷事件本身的一些屬性引數的方法，最大估計更是最能反映這些出現的樣本的，所以這個引數值也是最可靠和讓人信任的，得到這個引數值後，等來了乙個新樣本 x(i+1) 後，我們可以**它的標籤值。
2、概率與似然的不同
概率用於在已知一些引數的情況下，**接下來的觀測所得到的結果。而似然性則是用於在已知某些觀測所得到的結果時，對有關事物的性質的引數進行估計：似然是在知道輸出結果（比如，對應1萬個樣本結果），求事物的性質的引數，如線性回歸的中的權重引數。
第2步對似然函式仍數是怎麼算,第2步，對似然函式取對數是怎麼算
f x1,x2,xn c 1 c n當0 min x1,x2xn 所以當c min x1,x2xn 的時候，似然函式就取得最大得直咯 這是概率論與數理統計在最大似然估計中的問題,求導過程如下 1.先求這個函式的對數似然函式,即兩邊同時取對數lnl 塞塔 ln xi 2 2,很抱歉,網咖電腦word沒...
數理統計中似然函式怎麼求啊
給定輸出x時，關於引數 的似然函式l x 在數值上 等於給定引數 後變數x的概率 似然函式在推斷統計學 statistical inference 中扮演重要角色，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...
從然的近義詞是什麼,然的近義詞是什麼
從然 c ng r n 解釋 自由自在，放縱無拘束。近義詞 悠然，自在，無拘無束，自由自在，怡然自得，逍遙自在，隨心所欲 然的近義詞是什麼 看表示不同意思了。如果 然 同 燃燒 之意，那近義詞就是 燃 如果 然 表示 好的 答應 的意思，近義詞就是 諾 局然 的近義詞是什麼？局然 的近義詞是公然，果...