极大似然法就是在参数a的可能取值范围内，选取使函数L达到最大的参数值a，作为参数a的估计值。
求解过程：
1、由总体分布导出样本的联合概率密度函数；
2、把样本联合概率密度函数中自变量看成已知常数，而把参数a看作自变量，得到似然函数L；
3、求似然函数的最大值点，常转化为求对数似然函数的最大值点；
4、在最大值点的表达式中，用样本值代入即得到参数的极大似然估计值。
时间： 2024-10-14 06:59:27
什么是极大似然法
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参数估计有哪两种方法
参数估计有最小二乘法和极大似然法两种方法. 最小二乘法:为了选出使得模型输出与系统输出尽可能接近的参数估计值,可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度.使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值. 极大似然法:选择参数,使已知数据在某种意义下最可能出现.某种意义是指似然函数最大,这里似然函数是数据Y的概率分布函数.与最小二乘法不同的是,极大似然法需要已知这个概率分布函数.