极大似然估计

1. 什么是似然函数?

本质是关于随机数X的概率密度函数,只不过没有给定参数.
概率密度函数反映的是给定 $X$ 值的事件发生概率 (即使是连续值也可以用离散的理解方式来理解)
举例, 抛硬币的结果只有正面和反面,把正面记为 $H$ , 反面记为 $T$ , 假设 $n$ 次实验中出现 $k$ 个正面,这是个二项分布,假设参数 $\theta$ 代表掷到正面的概率,那么其似然函数为:
$P(X = k) = \binom{n}{k} \theta^k(1-\theta)^{n-k} (k = 1,2,3,4...)$

2. 如何用最大似然估计估计似然函数的参数值?

本质上就是求 $\theta$ , 利用 $X$ 的样本数据. 比如我们扔了10组硬币,每次扔20次,记录其中正面的次数记作 $X_{i} i= 1,2,3...10$ , 那么求 $\theta$ 的方法如下:

把 $n = 20$ 和 $X_{i}$ 代入10个样得到10个概率密度函数
将这10个函数相乘得到一个新的函数
把这个函数对 $\theta$ 求导, 令导数值为0,求得 $\theta$

至此,求值完毕,把 $\theta$ 代入原来的似然函数,得到 $X$ 的概率密度函数.

最后编辑于：2021.04.12 02:56:22

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2. 如何用最大似然估计估计似然函数的参数值?

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