極大似然法的基本原理？1. 寫出似然函數；矩估計法和極大似然估計法的一般步驟是什么？估計最大似然函數的一般步驟如下：（1）寫出似然函數；（2）取似然函數的對數并進行排序；（3）最簡單的矩估計方法是估計

極大似然法的基本原理？

1. 寫出似然函數；

矩估計法和極大似然估計法的一般步驟是什么？

估計最大似然函數的一般步驟如下：

（1）寫出似然函數；

（2）取似然函數的對數并進行排序；

（3）最簡單的矩估計方法是估計具有一階樣本原點矩的總體的期望和具有二階樣本中心矩的總體的方差。

數理統計中似然函數怎么求啊？

假設樣本X1~xn是獨立的、同分布的，并且具有概率密度函數p（Xiα）（1<=I<=n），其中α是估計，則似然函數是n個樣本的聯合密度函數。獨立似然函數為：l（α）=∏p（Xiα）∏，表示從下標i=1到i=n的乘積。由于樣本值X1~xn已經確定，且α是待估計的未知參數，我們將聯合密度函數視為α的函數，最大似然估計的方法是求α為了使L（α）最大，通常要求L（α）對α的偏導數，使其等于0，然后在這個方程中求解α。由于多種隨機變量分布的概率密度函數p（Xiα）是指數族形式，用對數似然函數求最大似然估計更為方便，因此，對數似然函數定義為：l（α）=lnl（α）=∑lnp（Xiα），因為l（α）和l（α）具有相同的單調性，當它們取最大值時對應的α是相同的。

已知總體的分布律怎樣求極大似然估計值？

似然函數，簡稱似然函數，是關于統計模型參數的函數。當輸出x給定時，關于參數θ的似然函數L（θ| x）（以數值形式）等于給定參數θ后變量x的概率：L（θ| x）=P（x=x |θ）。似然函數在推斷統計中起著重要的作用，特別是在參數估計方法中。在教科書中，可能性經常被用作概率的同義詞。但在統計學上，它們有著截然不同的用法。當參數已知時，概率用來描述隨機變量的輸出結果；當隨機變量的輸出結果已知時，似然用來描述未知參數的可能值