题目描述 设x1,x2,...,xn服从U(0, k)的均匀分布,求k的最大似然估计。 解: 假设随机变量x服从U(0,k)的均匀分布,则其概率密度函数为 似然函数 ...
maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution , 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x ,x , ,xn ,我们知均匀分布的期望为: 。 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为: f x , x 。不失一般性地,将 x ,x , ,xn 排序为顺序统计 ...
2017-07-12 15:27 0 1341 推荐指数:
题目描述 设x1,x2,...,xn服从U(0, k)的均匀分布,求k的最大似然估计。 解: 假设随机变量x服从U(0,k)的均匀分布,则其概率密度函数为 似然函数 ...
似然与概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率 ...
最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看。今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分。 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西。最大 ...
目录 引言 R实践 参考 引言 当从一个连续的区间内,比如[a, b],随机选择随机数的时候,给出的随机数的数值就服从连续均匀分布。其概率函数,也可以比较容易理解,就是分段函数,区间外的部分概率是0,区间内的部分概率是均匀的值,即区间长度的倒数。 连续 ...
). Not verycommon for real data. 均匀分布(Uniform Di ...
参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定了数据集,所以该函数就是以模型参数为自变量的函数,通过求导我们就能得到使得该函数值(似然值)最大 ...
现在要生成符合[min,max]区间内连续均匀分布(uniform distribution)的一组随机数,方法如下: #include time.h 首先初始化随机数种子: srand(iSeed);//iSeed为unsigned int类型 ...
1、What is Maximum Likelihood? 极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法。 在基本统计学中,通常给你一个模型来计算概率。例如,你可能被要求找出X大于2的概率,给定如下泊松分布:X ~ Poisson (2.4)。在这个例子中,已经给定了你泊 ...