似然函数怎么求（似然函数是什么意思）

1. 似然方程怎么求
2. 似然函数是什么意思
3. 什么是似然估计

似然方程怎么求

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 。

似然方程是指描述样本点与参数之间的关系的一组方程，通常用于统计推断和模型拟合。
在求解似然方程时，通常需要以下步骤：
定义似然函数：似然函数是描述样本点与参数之间关系的函数，通常由概率密度函数或概率分布函数表示。
最大化似然函数：在求解似然方程时，需要最大化似然函数以找到最佳参数值。这可以通过求解似然函数的导数并使其等于零来完成。
对数似然函数：在某些情况下，对数似然函数可能更容易处理。对数似然函数是将似然函数取对数得到的新函数。对数似然函数具有一些有用的性质，例如其导数更容易计算。
求解似然方程：通过求解似然函数的导数并使其等于零，可以找到似然方程的解。这些解对应于使似然函数最大化的参数值。
需要注意的是，不同的统计模型和数据分布类型可能需要不同的方法和技巧来求解似然方程。因此，在具体应用中，需要根据具体情况选择合适的方法和技巧。

似然函数是什么意思

似然函数（Statistical inference）是指一种关于统计模型参数的函数。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)。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。

概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。

什么是似然估计

似然估计（polynomial Likelihood estimation）亦称修正最小X2估计量，是基于样本频数分布建立的估计量。

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。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。

似然估计也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法。

似然估计1821年首先由德国数学家C.F.Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R.A.Fisher（罗纳德·费雪）。

似然估计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出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。

极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99个白球，1个黑球；乙箱中有1个白球．99个黑球。

现随机取出一箱，再从抽取的一箱中随机取出一球，结果是黑球，这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多，这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的。

一般说来，事件A发生的概率与某一未知参数 有关，取值不同，则事件A发生的概率 也不同，当我们在一次试验中事件A发生了，则认为此时的 值应是t的一切可能取值中使 达到最大的那一个。

似然估计就是要选取这样的t值作为参数t的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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。

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