最大似然估计量和估计值区别,excel估计值公式

1. 最大似然估计量和估计值区别
2. 二项分布的最大似然估计值怎么求
3. exp估计值如何计算

最大似然估计量和估计值区别

估计值是由样本特征值估计总体相应特征值。包括平均数，众数，中位数，方差等。而最大似然估计量是运用概率最大值去求值。即运用事件发生最大可能性事件进行估值。

最大似然估计量是样本的函数，表达式中的Xi均是大写的。若把样本的观测值x1，...， xn带入到统计量的表达式中，得出的就是最大似然估计值。 前者是个随机变量，后者是一个确定的值，没有随机性。

最大似然估计量和估计值的区别主要在于概率大小不同，最大似然估计量的概率比较小，最大似然估计值的概率比较大。因此二者的区别主要是概率大小不同。

二项分布的最大似然估计值怎么求

二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）/n

求极大似然函数估计值的一般步骤：

（1） 写出似然函数；

（2） 对似然函数取对数，并整理；

（3） 求导数 ；

（4） 解似然方程 。

扩展资料：

极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。

极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。

exp估计值如何计算

以卡西欧学生计算器为例：

1.首先先将计算器开机，按一下红框处的on键即可开机。

2.按一下红框处的shift键，是为了将计算器上直接按的ln函数（对数函数）反转为以自然常数e为底的指数函数，即exp函数。

3再按一下ln键。此时由于已经按过shift键了，所以现在为exp函数。按了ln键之后，屏幕上会显示一个e

以上均为操作步骤

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