似然“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
原创
2023-11-07 14:03:54
161阅读
”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
转载
2023-08-11 15:47:21
483阅读
020.ht
转载
2017-05-01 16:44:00
1738阅读
2评论
以前上学的时候对似然函数什么的一看到就头疼，最近专门研究了一下，写一下自己的总计，后序会是与似然函数先骨干的GMM和HMM的总结。经典理解： 设总体的概率模型为F(x|θ)。为了说明的方便，暂假定只有一个未知参数，X1，X2，……，Xn是容量为 n 的随机样本（大写X），实际观测到的样本观测值（小写x）为 Xl=x1，X2=x2，……，Xn=xn 。把同各Xi对应的密度函数或概率函数
面向统计模型参数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变
转载
2024-01-01 16:52:58
78阅读
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对
转载
2024-02-21 22:02:11
0阅读
对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood 在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”。 根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设。最大似然估计法的基本思想 极大似
转载
2023-12-02 22:29:01
159阅读
最大似然估计 概率 定义 某个事件发生的可能性，通常知道分布规律以及具体参数的情况下，就可以计算出某个事件发生的概率 似然 定义 给定已知数据来拟合模型，或者说给定某一结果，求某一参数值的可能性 似然函数与概率密度函数 设总体分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1, ...,x_n\) 是从 ...
转载
2021-11-01 16:36:00
268阅读
2评论
4.1 极大似然估计定义 所谓极大似然法( maximum likelihood method )是指选择使事件发生概率最大的可能情况的参数估计方法。极大似然法包括2个步骤： 1）建立包括有该参数估计量的似然函数( likelihood function ) 2）根据实验数据求出似然函数达极值时的参数估计量或估计值对于离散型随机
转载
2023-11-25 13:25:41
216阅读
点赞
最近要更新一批基础概念，也是一种巩固复习。
参考 似然函数 Likelihood function理论在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性” 与 “或然性” 或 “概率” 意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性” 和 “或然性” 或 “概率” 又
转载
2023-10-22 11:26:14
62阅读
假设我们有一组独立同分布（IID）的观察数据X1X2XnX1X2Xn，它们的分布由参数θ\thetaθ决定。似然
在处理统计建模和机器学习任务时，似然函数是一个重要的概念。它用于评估给定参数下模型数据的可能性。在这篇博文中，我将详细记录如何在 Python 中求似然函数，并涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，需要设置一个合适的开发环境。我们将使用 Python 以及相关的科学计算库。以下是版本兼容性矩阵：
| 软件 | 最低版
似然函数似然函数是给定联合样本值x下关于未知参数θ的函数： 等式右边表明在给定θ时，x出现的可能性大小。 类似于当x∈X时 如果X时离散的随机变量 ，即代表了在参数θ下随机向量X取到x的可能性，也可以称为概率质量函数。 当X为连续随机变量时，那么f(x|θ)为给定θ下x的概率密度函数。等式左边表明在给定样本x时，对于不同的θ，那个θ可以使x出现的可能性最大。 （这里的参数θ可以参照后面极大
转载
2024-01-05 21:44:45
60阅读
1. 似然函数基本定义
令 X1,X2,…,Xn 为联合密度函数 f(X1,X2,…,Xn|θ)，给定观测值 X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn，关于 θ 的似然函数（likelihood function） 定义如下：
L(θ)=L(θ|x1,x2,…,xn)=f(x1,x2,…,xn|θ)
似然函数该怎么理解呢：
似然函数不是概率密度函数；
似然函数既可作为 frequenti
转载
2017-07-09 10:34:00
1691阅读
2评论
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对
在统计学和机器学习领域，极大似然函数（Maximum Likelihood Function）是一种常见的估计参数的方法。它以观测数据为基础，通过最大化似然函数来寻找最优参数。在实际应用中，我们可能会遇到一些挑战，比如参数估计不准确、算法收敛速度慢等问题。本文将从问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等方面详细阐述在Python中实现极大似然函数的过程以及解决方案。
## 问
# 使用Java实现似然函数
## 1. 引言
在数据分析与统计建模中，似然函数是一种非常重要的工具。它用于评估某一统计模型在给定数据下的可能性。在本篇文章中，我们将通过Java来实现似然函数，帮助你理解其工作原理。
## 2. 似然函数的基本概念
似然函数通常定义为给定参数的情况下，数据出现的概率。假设我们有一个参数θ和一个样本集X，似然函数L(θ|X)表示为在θ的情况下X的概率。
#
似然函数在 R 语言中的应用与解决方案
在进行统计分析和建模时，似然函数是一个非常重要的概念。尤其是在使用最大似然估计(mle)来估计统计模型中的参数时，R 语言中的似然函数能够帮助我们更好地理解数据的生成过程。本文将详细记录一个关于“似然函数 R 语言”问题的解决过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化多个部分。
### 问题背景
在数据科学和统计建模领域，似然
目录似然和概率极大似然估计极大似然估计解决的问题极大似然估计的解决方案具体例子 似然和概率似然和概率都可以理解为“可能性”，但是它们针对的对象不一样，似然函数是关于Θ的函数，概率密度函数是关于x的函数。比如似然函数定义为：L(Θ|x)，而概率密度函数定义为f(x|Θ)。假设X的概率密度函数可以定义为： 其中X是离散的随机向量X(x1,x2,…)，表示参数Θ下随机向量X取到x的可能性。 假设： 那
转载
2023-09-27 15:02:25
358阅读
1.似然函数 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ) 似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，
转载
2024-01-30 06:01:37
0阅读
