统计学中 , 似然函数是一种关于统计模型参数的函数 , 表示模型参数中的似然性 。 最大似然估计是一种统计方法 , 它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数 。
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最大似然估计
最大似然估计是似然函数最初也是最自然的应用 。 似然函数取得最大值表示相应的参数能够使得统计模型最为合理 , 以此为根据进行推断 , 最大似然估计的做法是:首先选取似然函数(一般是概率密度函数或概率质量函数) , 整理之后求最大值 。 实际应用中一般会取似然函数的对数作为求最大值的函数 , 这样求出的最大值和直接求最大值得到的结果是相同的 。 似然函数的最大值不一定唯一 , 也不一定存在 。 与矩法估计比较 , 最大似然估计的精确度较高 , 信息损失较少 , 但计算量较大 。
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似然函数
【最大似然函数是什么 如何理解似然函数】 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 , 对有关事物的性质的参数进行估计 。
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