离散型似然函数怎么写,离散型似然函数怎么写出来举例

1. 离散型似然函数怎么写
2. 为什么似然函数选概率密度而不选概率
3. 最大似然法和最小方差法区别

离散型似然函数怎么写

这是一个三项分布。

样本值是0,1,2,0,2,1，对应的概率分别是theta，（1-2theta），theta，theta，theta，（1-2theta）。

似然函数就是得到这个样本的概率，由于每次抽样独立，所以把这几个概率乘起来就是得到这个样本的概率了，也就是似然函数。

给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。

似然函数的主要用法在于比较它相对取值，虽然这个数值本身不具备任何含义。例如，考虑一组样本，当其输出固定时，这组样本的某个未知参数往往会倾向于等于某个特定值，而不是随便的其他数，此时，似然函数是最大化的

为什么似然函数选概率密度而不选概率

离散型随机变量的似然函数是概率连乘，离散型随机变量似然函数是概率密度连乘。一个结果是联合分布律，一个结果是联合概率密度。

好的，让我来解释一下为什么似然函数通常选择概率密度函数而不是概率函数。
首先，我们需要了解似然函数的概念。似然函数是一种用于描述数据与未知参数之间关系的函数，通常用于统计学和机器学习领域。它衡量了给定样本数据的情况下，未知参数的值是多少的可能性。
其次，我们需要明白概率密度和概率的区别。概率是事件发生的可能性，取值范围在0到1之间。而概率密度是一个连续函数，用于描述随机变量取值在某个区间的概率。概率密度函数可以给出事件发生的概率分布情况。
为什么似然函数选择概率密度而不是概率呢？因为似然函数通常用于描述连续型随机变量的分布情况。对于连续型随机变量，我们无法给出每个具体取值的概率，只能给出取值在某个区间的概率分布。因此，我们需要使用概率密度函数来描述这种分布情况，而不是简单的概率值。
另外，似然函数需要能够将样本数据和未知参数联系起来，通过样本数据来估计未知参数的值。概率密度函数可以更好地完成这个任务，因为它可以给出样本数据和未知参数之间的函数关系，从而帮助我们估计未知参数的值。
总之，似然函数选择概率密度而不是概率是因为连续型随机变量需要用概率密度来描述其概率分布情况，并且概率密度可以更好地联系样本数据和未知参数之间的关系。

最大似然法和最小方差法区别

1，极大似然法就是求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验已知有若干个结果Ａ，Ｂ，Ｃ，…，如果在一次试验中Ａ发生了，则可认为当时的条件最有利于Ａ发生，故应如此选择分布的参数，使发生Ａ的概率最大。 2，似然法就是另一种统计方法： 给定一个概率分布D，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为fD，以及一个分布参数θ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样，通过利用fD，我们就能计算出其概率。 且在θ的所有取值上，使这个函数最大化。这个使可能性最大的值即被称为θ的似然估计。

到此，以上就是小编对于离散型似然函数怎么写出来举例的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。