題目描述 設x1,x2,...,xn服從U(0, k)的均勻分布,求k的最大似然估計。 解: 假設隨機變量x服從U(0,k)的均勻分布,則其概率密度函數為 似然函數 ...
maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution , 區間上的均勻分布為例,獨立同分布地采樣樣本 x ,x , ,xn ,我們知均勻分布的期望為: 。 首先我們來看,如何通過最大似然估計的形式估計均勻分布的期望。均勻分布的概率密度函數為: f x , x 。不失一般性地,將 x ,x , ,xn 排序為順序統計 ...
2017-07-12 15:27 0 1341 推薦指數:
題目描述 設x1,x2,...,xn服從U(0, k)的均勻分布,求k的最大似然估計。 解: 假設隨機變量x服從U(0,k)的均勻分布,則其概率密度函數為 似然函數 ...
似然與概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在統計學中,似然函數(likelihood function,通常簡寫為likelihood,似然)是一個非常重要的內容,在非正式場合似然和概率 ...
最近在看深度學習的"花書" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章機器學習基礎部分的解釋很精華,對比PRML少了很多復雜的推理,比較適合閑暇的時候翻開看看。今天准備寫一寫很多童鞋們w未必完全理解的最大似然估計的部分。 單純從原理上來說,最大似然估計並不是一個非常難以理解的東西。最大 ...
目錄 引言 R實踐 參考 引言 當從一個連續的區間內,比如[a, b],隨機選擇隨機數的時候,給出的隨機數的數值就服從連續均勻分布。其概率函數,也可以比較容易理解,就是分段函數,區間外的部分概率是0,區間內的部分概率是均勻的值,即區間長度的倒數。 連續 ...
). Not verycommon for real data. 均勻分布(Uniform Di ...
參考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估計是用於估計模型參數的,首先我們必須選定一個模型,然后比對有給定的數據集,然后構建一個聯合概率函數,因為給定了數據集,所以該函數就是以模型參數為自變量的函數,通過求導我們就能得到使得該函數值(似然值)最大 ...
現在要生成符合[min,max]區間內連續均勻分布(uniform distribution)的一組隨機數,方法如下: #include time.h 首先初始化隨機數種子: srand(iSeed);//iSeed為unsigned int類型 ...
1、What is Maximum Likelihood? 極大似然是一種找到最可能解釋一組觀測數據的函數的方法。 在基本統計學中,通常給你一個模型來計算概率。例如,你可能被要求找出X大於2的概率,給定如下泊松分布:X ~ Poisson (2.4)。在這個例子中,已經給定了你泊 ...