请问数理统计中，极大似然估计用到的似然函数的本质是概率吗？极大似然估计一定存在吗？

极大似然估计，根据随机变量的真值往往表现为以最大概率出现的某个实数，可先求出它的似然函数），再通过求偏导得出取得极大值时的那个数。无偏估计表征的是估计值的准确程度，无偏估计即统计样本中的量与你估计的量之差的和为零。具体的就不好写了，数学公式一个一个敲上去很花时间。你把你的邮箱...

通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准...

所以p的极大似然估计是p=(∑xi)/mn

在离散分布中，如二元logit回归，似然函数直接转化为概率，而在连续变量如正态分布中，我们更关注的是概率密度而非概率本身： 在评估模型效能时，残差平方和与样本容量的比率至关重要，它决定了似然函数值的正负。理想的参数估计将带来残差平方和与样本容量比值极小，此时对数似然函数正值越大，模型拟合...

离散型场合的似然函数 就是样本取给定的那组观测值的概率（可以由总体的分布列直接写出）。连续型场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值（x_1，x_2，...，x_n）处的表达式。离散型场合：总体分布(实际上是分布列)：f(x, a)（=P{X=x}），只不过与参数a有关。样本取给定的那...

极大似然估计法是通过最大化似然函数来估计参数的方法。对于离散随机变量，极大似然估计法的公式为，对于连续随机变量，公式调整为，并通过求解对数似然函数的极大值来得到参数估计值。例如，对于服从正态分布的随机变量，可以通过计算对数似然函数的极大值来估计未知参数。贝叶斯估计法，也称为最大后验概...

似然函数极大似然函数是一种统计学中的方法，用于估计模型参数。其核心思想是寻找一组参数（θ），使得给定的数据集出现的概率最大化。具体来说，就是最大化似然函数L（θ）=L（x1,x2,…,xn；θ）=ΠP（xi；θ）。在统计模型中，我们通常假设数据是由一个概率分布产生的。给定一组参数（θ），...

不是，我在上建模课时及概率论课时老师都讲过，一般情况下极大似然估计，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。极大似然估计是建立在这样的思想...

在推断统计的舞台上，似然函数扮演着关键角色，特别是在参数估计的剧情中。尽管似然函数常被误解为概率的同义词，但实际上，它们的区分至关重要。概率是对已知参数下随机变量行为的描述，而似然则是基于观察结果，探索参数可能的解释。比如，当我们问及一枚硬币连续十次正面向上的“概率”时，我们关注的是...

对的，求导（令之为零）得出的只是驻点，该驻点有可能是最小值点。为了保证求出驻点确实是最大值点，需要对刚才求出的d（L）（L表示似然函数）再求一次导数 ， 只有一阶导数为零且二阶导数小于零的驻点，才是似然函数的最大值点 。

似然函数取过对数之后 是凸的 而且是单增的 因而似然函数也是单增且凸的 故对取过对数的似然函数求偏导之后得到的是极大值 我也在学习概率论与数理统计