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正态分布的最大似然估计量怎么算

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  • 正态分布的最大似然估计量可以通过以下步骤计算:

    1. 假设样本数据集为 X = {x1, x2, ..., xn},其中 xi 是独立同分布的观测值。

    2. 假设正态分布的概率密度函数为: f(x; μ, σ) = (1 / (√(2 * π) * σ)) * exp(-((x-μ)^2 / (2 * σ^2))) 其中,μ是均值,σ是标准差。

    3. 假设每个观测值都是独立同分布的,因此样本的似然函数为: L(μ, σ; X) = ∏[i=1, n] f(xi; μ, σ) = (1 / ((2 * π * σ^2)^(n/2))) * exp(-∑(i=1, n) ((xi-μ)^2 / (2 * σ^2)))4. 为了方便计算,通常采用似然对数函数: logL(μ, σ; X) = log(L(μ, σ; X)) = -n/2 * log(2 * π) - n/2 * log(σ^2) - ∑(i=1, n) ((xi-μ)^2 / (2 * σ^2))5. 为了找到最大似然估计量,要最大化似然对数函数。因此,需要对 logL(μ, σ; X) 进行求导,并令导数为0,解出 μ 和 σ 的值。

    6. 解出的 μ 和 σ 就是正态分布的最大似然估计量。需要注意的是,由于求导和解方程是数值上的困难,通常会使用数值优化算法,如牛顿法或梯度下降法来求解最大似然估计量。

    2023-10-24 17:02:49
  • 矩估计

    e(x)=3-4θ

    x平均=2

    3-4θ=2

    则θ=14

    最大似然估计

    l(θ)=4θˆ6(1-θ)ˆ2(1-2θ)ˆ4

    然后求对数

    然后再求导

    令导数等于0

    解得θ

    2023-10-24 17:02:49
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