最大似然法似然函数怎么写
似然函数的本质是什么？
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。
回归线方程公式是什么？
回归方程公式：b(x1y1 x2y2 ...xnyn-nXY)/(x1 x2 ...xn-nX)。
1、回归直线方程可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
2、回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。线性回归模型，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y wx e，e为误差服从均值为0的正态分布。
3、最小二乘法又称最小平方法，是一种数学优化技术。与最小二乘法不同的是，最大似然法需要已知这个概率分布函数，这在实践中是很困难的。一般假设其满足正态分布函数的特性，在这种情况下，最大似然估计和最小二乘估计相同。
矩估计值的求解步骤？
已知E（X），令E（X） 样本均值/样本均量，求出矩估计值。
利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代（未知的）总体矩，解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。
用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是：如果总体中有 K个未知参数，可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩，然后利用未知参数与总体矩的函数关系，求出参数的估计量。
扩展资料：
基于对似然函数L(θ)形式(一般为连乘式且各因式0)的考虑，求θ的最大似然估计的一般步骤如下：
1、写出似然函数：
总体X为离散型时：
总体X为连续型时：
2、对似然函数两边取对数有：
总体X为离散型时：
总体X为连续型时：
3、对取对数的似然函数：
求导数并令之为0：
此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得，即为未知参数 的最大似然估计值。