什么是似然函数（什么是似然函数的定义）

1. 似然函数求法
2. 数理统计中似然函数怎么求啊
3. 似然函数的本质是什么
4. 什么是极大似然法

似然函数求法

似然函数的求法

离散型随机变量的似然函数

假如离散型随机变量 x x x 的分布率为 P ( x ∣ θ ) P(x|\theta) P(x∣θ)，样本集 D D D 上有 m m m 个样本，则 D D D 上的似然函数为

L ( θ ∣ D ) = ∏ i m P ( x i ∣ θ ) L(\theta|D)=\prod_i^m P(x_i|\theta)

L(θ∣D)=

i

∏

m

P(x

数理统计中似然函数怎么求啊

在数理统计中，似然函数是指给定一组观察数据，对于所使用的概率分布的参数进行估计的函数。似然函数的计算步骤为：首先构建概率模型，假设观察数据是来自于这个模型的独立同分布的样本；然后将参数化的概率分布函数与观察数据的联合概率密度函数进行乘积，得到似然函数；

最后通过最大似然估计方法，寻找使似然函数最大化的参数值。似然函数的结果越大，则表明参数越能够解释观察数据，从而提供更好的参数估计。

似然函数的本质是什么

联合概率密度函数，当其取得极值时也就对应着最可能发生的事件。

什么是极大似然法

极大似然法即最大似然法　　最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法。

极大似然法(the method of maximum likelihood)就是在参数θ的可能取值范围内，选取使L(θ)达到最大的参数值θ，作为参数θ的估计值。

极大似然估计法是求估计的另一种方法，最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。

极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。

若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。

极大似然法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种参数估计方法，它是在给定一些观察到的样本数据的情况下，通过构建概率模型，来估计概率模型中的参数。
具体地说，极大似然法根据已知的样本数据来计算似然函数，并最大化似然函数，从而得出最优的参数值。
例如，在一个二项分布中，极大似然法可以用来计算成功的概率。
极大似然法是广泛应用于统计学、机器学习等领域的一种重要方法。

到此，以上就是小编对于什么是似然函数的定义的问题就介绍到这了，希望介绍的4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。