最大似然估计

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最大似然估计

: 极大似然估计matlab代码 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法，它通过寻找使得数据出现概率最大的参数值来进行估计。在这个"极大似然估计matlab代码"中，我们看到作者使用MATLAB这一...
评级：0 浏览量：7918 收藏量：23 资源大小：1.71MB 上传时间：2018-08-10

: 正态分布下的最大似然估计_正态分布的最大似然估计_ 解这两个方程，我们可以得到μ和σ的极大似然估计： μMLE = Σ(xi) / n （样本均值） σ²MLE = ∑(xi - μMLE)^2 / (n - 1) （样本方差，注意除以n-1得到无偏估计）这里，μMLE是所有样本值的平均，而σ²MLE是...
评级：5 浏览量：1611 收藏量：2 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-30

: copula极大似然估计matlab Copula极大似然估计是统计学中用于估计联合分布的一种方法，特别是在处理多元随机变量的依赖关系时非常有用。在金融和经济领域，数据往往具有复杂的依赖结构，Copula模型可以有效地刻画这种依赖，而极大似然估计则是...
评级：0 浏览量：2480 收藏量：11 资源大小：13KB 上传时间：2020-12-05

: python简单实现最大似然估计&scipy库的使用详解 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种常用的数据分析方法，它通过最大化观测数据出现的联合概率来估计模型参数。在Python中，我们可以利用科学计算库scipy来实现这一过程。首先，安装scipy库是...
评级：5 浏览量：4311 收藏量：3 资源大小：70KB 上传时间：2020-09-17

: Desktop_蒙特卡洛仿真_蒙特卡洛_极大似然估计_极大似然_似然估计当我们有一组观测数据，并且有一个包含未知参数的模型时，极大似然估计就是找出使数据出现概率最大的参数值。这个最大概率被称为“似然函数”，而找到的参数估计就是“极大似然估计”。这种方法在许多领域都有应用，...
评级：5 浏览量：647 收藏量：4 资源大小：449KB 上传时间：2021-09-11

: 正态分布数据的极大似然估计MATLAB实现 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是确定模型参数的一种常用方法，它通过最大化观测数据出现的概率来估计未知参数。在这个主题中，我们将深入探讨如何在MATLAB环境中使用极大似然估计来估计正态...
评级：1 浏览量：5484 收藏量：17 资源大小：4KB 上传时间：2017-05-28

: maxLik：：：constrOptim2_最大似然估计_ 然而，需要注意的是，最大似然估计有时会受制于局部极小值，因此选择合适的优化算法和初始化策略至关重要。在实际应用中，我们可能还需要考虑其他因素，如正则化以防止过拟合，或者在有多个参数的情况下使用贝叶斯...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：52KB 上传时间：2021-09-30

: 统计信号处理作业牛顿法求最大似然估计matlab 统计信号处理作业牛顿法求最大似然估计matlab，题目为xn = sign(b*sn +wn), sn、xn已知，wn为高斯白噪声，求b的最大似然估计，不喜勿喷
评级：5 浏览量：862 收藏量：2 资源大小：1KB 上传时间：2022-03-31

: copula 的极大似然估计_copula_matlab_极大似然值_copulamatlab_ 假设我们有一组观测数据，极大似然估计的目标是找到一组参数，使得这组数据出现的概率最大。在MATLAB中实现Copula的极大似然估计，首先需要对数据进行预处理，包括确定边际分布类型（如正态、指数、对数正态等）并...
评级：4 浏览量：644 收藏量：3 资源大小：10KB 上传时间：2021-10-03

: R语言-极大似然估计 极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）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，最大概似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. ...
评级：5 浏览量：6366 收藏量：7 资源大小：159B 上传时间：2015-05-14

: stata中极大似然估计方法在介绍sta中极大似然估计（MLE）方法之前，有必要了解一些统计学中关于极大似然估计的基础知识。 极大似然估计是一种用于参数估计的方法。其核心思想是在一组参数下，假定观测到的数据的概率分布最有可能出现。在...
评级：5 浏览量：2003 收藏量：4 资源大小：202KB 上传时间：2018-06-10

: 最大似然估计与最大验后估计 最大似然估计与最大后验估计 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种统计学方法，用于估计模型参数。它的基本思想是：给定观察数据，找出使该数据出现的概率最大的模型参数。MLE 方法的优点是...
评级：0 浏览量：446 收藏量：0 资源大小：94KB 上传时间：2017-11-27

: MLE_参数辨识_参数估计_系统辨识极大似然估计法_ 本文将深入探讨“系统辨识极大似然估计法”这一核心方法，以及如何在实际应用中使用它。系统辨识是研究和构建动态系统数学模型的过程。这些模型可以用于预测系统的未来行为、控制器设计、故障诊断等。在系统辨识中...
评级：5 浏览量：540 收藏量：3 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-30

: 高斯分布参数的极大似然估计，EM算法 ### 高斯分布参数的极大似然估计与EM算法 #### 一、高斯分布参数的极大似然估计 在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的方法，用于从给定的数据集中估计模型参数。当我们...
评级：0 浏览量：2320 收藏量：4 资源大小：209KB 上传时间：2019-03-03

: 最大似然,最大似然估计,matlab 8 H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1H0 ： xn wn () () = n=1其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布...
评级：5 浏览量：2282 收藏量：4 资源大小：2KB 上传时间：2021-09-10

: 掷硬币的概率极大似然估计.docx 总结来说，极大似然估计是一种统计推断方法，它通过最大化参数给定观测数据下的概率（即似然性）来估计未知参数。在掷硬币的例子中，我们寻找的是使得所有观察到的正反面结果出现概率最大的θ值。这个过程展示了...
评级：0 浏览量：798 收藏量：0 资源大小：49KB 上传时间：2019-11-13

: 5. 逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计 - zjuPeco的博客 - CSDN博客1 《逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计》逻辑回归是一种广泛应用的分类方法，它虽然名字中含有“回归”，但实际上是解决分类问题的一种有效工具。逻辑回归的核心思想是通过引入Sigmoid函数，将...
评级：0 浏览量：1247 收藏量：1 资源大小：570KB 上传时间：2022-08-03

: 极大似然估计方法 极大似然估计的目标是找到一个参数估计值\( \hat{\theta} \)，使得该参数下观察到的样本出现的概率最大。即求解以下问题： \[ \hat{\theta} = \arg\max_{\theta} L(\theta | X) \] 其中，\( L(\theta | X) \)称为...
评级：0 浏览量：2856 收藏量：0 资源大小：4.27MB 上传时间：2019-01-04

: maximum likelihood estimation_最大似然估计_ 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种在统计学中常用的方法，用于估计模型参数。这种方法基于这样的理念：如果我们有一组观测数据，并且这些数据是随机过程的结果，那么最有可能产生这些观测...
评级：5 浏览量：382 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-10-01

: MLE估计（极大似然估计）Stata示例代码 MLE（极大似然估计）是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法，用于估计模型中的未知参数。这种方法基于最大似然原则，即寻找使样本数据出现概率最大的参数值。在Stata软件中，我们可以利用其内置的功能进行MLE估计...
评级：5 浏览量：163 收藏量：0 资源大小：513B 上传时间：2024-04-13

: 极大似然估计.pdf 极大似然估计（MLE）就是选择参数值θ，使得对数似然函数达到最大值。这一参数值通常记作^θn。根据样本数据来估计模型参数的基本要求是估计量应具备一定的优良性质，极大似然估计就具有以下性质： 1. 相合性...
评级：1 浏览量：776 收藏量：1 资源大小：83KB 上传时间：2020-05-21

: 威布尔分布的极大似然估计的精度分析 (2006年) 运用区间估计的思想，提出了一种解决上述问题的评价和判断的方法，并应用此方法对完全样本情况下，形状参数的极大似然估计量的精度进行了讨论。工程上，可以依据文中提供的结论定量分析威布尔分布形状参数极大似然...
评级：0 浏览量：538 收藏量：0 资源大小：2.38MB 上传时间：2021-05-21

: 最大似然估计matlab 最大似然估计matlab代码
评级：5 浏览量：1980 收藏量：4 资源大小：194B 上传时间：2015-10-28

: 极大似然估计程序代码 极大似然估计程序代码
评级：4 浏览量：2231 收藏量：11 资源大小：728B 上传时间：2014-03-24

: fit_matlab_最大似然数法；估计参数；拟合_ 在MATLAB中，我们可以利用优化工具箱（optimization toolbox）中的函数如`fminunc`或`fmincon`来求解最大似然估计的问题。以一个简单的例子说明，假设我们有一个指数分布的数据集，其概率密度函数为f(x;λ)=λe^(-λ...
评级：5 浏览量：1140 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-10-01

: jidadingwei.zip_DXD_极大似然估计定位算法_极大似然定位_非测距定位 3. **极大似然估计**：通过计算所有可能的位置中，哪个位置使得观测数据出现的概率最大，来确定目标节点的最可能位置。 4. **误差评估**：算法执行后，会进行误差评估，比较实际位置与估计位置的差异，以此衡量算法...
评级：0 浏览量：152 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-15

: 基于多载波时频迭代的最大似然TOA估计算法传统的TOA估计方法，如极大似然估计、序列同步法和谱峰检测法，需要精确的时钟同步来估算信号传播的时延。然而，在实际无线网络中，时间同步的不准确会导致搜索步长的显著变化，进而影响TOA的估计精度。为了解决这一...
评级：0 浏览量：337 收藏量：1 资源大小：668KB 上传时间：2020-07-03

: 极大似然估计（Maximum likelihood estimation，MLE）：用样本估计总体参数总结，极大似然估计是统计学中一种核心的参数估计方法，通过最大化数据出现的概率来估计未知参数。理解边缘概率、联合概率和条件概率等基本概率概念是掌握MLE的关键。在实际应用中，我们需要计算似然函数，可能涉及...
评级：0 浏览量：946 收藏量：1 资源大小：385KB 上传时间：2021-01-20

: chap2_11_RML.rar_极大似然估计在信号处理和统计学领域，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的参数估计方法。本节我们将深入探讨递归极大似然数估计（Recursive Maximum Likelihood, RML），这是一种在实际通信系统...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：931B 上传时间：2022-09-23

: 极大似然估计详解 3. **估计参数值**：极大似然估计值\(\hat{\theta}\)被定义为使得似然函数\(L(\theta | X)\)达到最大值的参数\(\theta\)值。 #### 总结 极大似然估计是一种强大的工具，尤其适用于当直接估计类条件概率密度函数...
评级：0 浏览量：160 收藏量：0 资源大小：620KB 上传时间：2017-05-28

: 威布尔参数估计工具- (极大似然估计） “极大似然估计（maximum likelihood estimation, MLE）是一种重要的估计方法，他利用总体分布函数表达式及样本数据这两种信息来建立似然函数，它具有一致性，有效性和渐近无偏性等优良性质。“ –摘自《可靠性...
评级：0 浏览量：227 收藏量：1 资源大小：791KB 上传时间：2023-10-25

: 0998-极智开发-解读极大似然估计及示例代码 0998_极智开发_解读极大似然估计及示例代码
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-01-31

: MLE_MLE_最大似然估计_指数信号的最大似然估计_指数信号估计_频率估计 最大似然估计（MLE, Maximum Likelihood Estimation）是一种在统计学中广泛应用的参数估计方法。它基于概率论和统计理论，通过最大化观测数据对于模型参数的似然函数来估计未知参数。这种方法假设数据是独立同分布的...
评级：5 浏览量：167 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-09-11

: 基于极大似然估计的三维定位算法 2. **求解似然函数的最大值**：接下来，我们求解似然函数的最大值，这可以通过求导数并令其等于零来实现，得到的解就是极大似然估计。对于非线性问题，可能需要使用迭代方法，如梯度上升或牛顿法。 3. **解算系统...
评级：5 浏览量：1545 收藏量：23 资源大小：1.16MB 上传时间：2012-11-02

: 最大似然估计.rar 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的数据分析方法，特别是在统计学和机器学习领域。它的核心思想是找到一个模型参数的值，使得在已知观测数据下，该模型产生的数据最有可能就是我们实际...
评级：0 浏览量：213 收藏量：1 资源大小：41KB 上传时间：2019-10-30

: 分组数据下简单步进应力加速寿命试验的极大似然估计 (2003年) 极大似然估计是一种在给定观测数据的情况下，寻找参数取值使得观测到的数据出现的概率最大化的参数估计方法。通过求解对数似然方程，可以得到未知参数a和b的估计值。计算出这两个参数后，可以进一步估算出常应力水平...
评级：0 浏览量：104 收藏量：2 资源大小：565KB 上传时间：2021-05-13

: 极大似然估计法（概率论） 极大似然估计法是概率论和统计学中一种重要的参数估计方法，它的基本思想是找到一组参数，使得观察到的数据出现的概率最大。这种方法基于这样的假设：我们有一个未知参数的统计模型，而我们的观测数据是从该模型中...
评级：0 浏览量：153 收藏量：0 资源大小：42KB 上传时间：2023-02-21

: RML_rml_极大似然法_极大似然估计_参数估计_源码.zip 在这些模型中，我们通过极大似然估计来找到最佳的模型参数，从而最大化模型对训练数据的拟合程度。通过分析这个压缩包内的源代码，我们可以更深入地理解如何将极大似然法应用于具体的参数估计问题，同时也可以学习...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-30

: RML_rml_极大似然法_极大似然估计_参数估计 极大似然估计的目标是找到使得数据X出现的概率最大（即似然函数最大）的参数θ。似然函数L(θ)定义为数据出现的概率，对于离散数据是概率质量函数，对于连续数据则是概率密度函数。数学上，我们可以表达为： \[ L(\...
评级：0 浏览量：159 收藏量：1 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-11

: visualMLE：视觉最大似然估计 视觉概论的最大似然估计 作者： Jason Bryer，博士网站：：要安装软件包，请运行： remotes::install_github('jbryer/visualMLE') vignette('mle', package = 'visualMLE') 要运行随附的闪亮应用程序，请执行...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：12.33MB 上传时间：2021-02-14

: 极大似然估计_help1 极大似然估计的目标是找到使对数似然函数 \( l(\theta) \) 达到最大值的参数 \( \hat{\theta} \)： \[ \hat{\theta} = \arg \max_{\theta \in \Theta} l(\theta) \] 其中，\( \Theta \) 是参数 \( \theta \) 的...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：43KB 上传时间：2022-08-08

: 基于最大似然估计的BPSK调制解调系统定时恢复matlab仿真【包括程序操作视频】 最大似然估计是一种统计方法，用于估计未知参数，它通过最大化似然函数来找到参数的最优估计值。在定时恢复的上下文中，最大似然估计可以用来估计定时误差，并据此调整采样时刻。 5.注意事项：注意MATLAB左侧当前...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1.78MB 上传时间：2024-02-21

: 一类均匀分布参数的极大似然估计及优良性 (2007年) 极大似然估计通过选择参数值使得观测到当前数据集的概率最大，即求似然函数的最大值。文章探讨的是在区间U[-θ, 0]上参数θ的极大似然估计问题，这涉及到连续型随机变量。对于均匀分布U[-θ, 0]，其概率密度函数为...
评级：0 浏览量：590 收藏量：0 资源大小：354KB 上传时间：2021-05-11

: 极大似然估计法.doc 似然函数的最大值对应的参数值就是参数的极大似然估计值。在离散分布情况下，似然函数可以写作： $$L(\theta|x) = P(X=x|\theta)$$ 其中，$X$是样本值，$\theta$是参数，$P(X=x|\theta)$是样本值的概率函数。 ...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：393KB 上传时间：2021-09-27

: 基于MATLAB的极大似然估计分析木条数据合理性.pdf 首先，极大似然估计是一种统计学方法，它通过已知的样本信息推断模型参数，使得观测到的数据出现的概率最大。在处理数据时，我们常常需要先对数据的分布形态有所预设，其中正态分布是被最广泛假定的。正态分布在自然...
评级：0 浏览量：194 收藏量：0 资源大小：1.31MB 上传时间：2021-06-27

: Maximum-likelihood-estimation.zip_likelihood_最大似然代码_最大似然估计 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是统计学中一种常用的数据分析方法，用于估计未知参数。在信号处理领域，它被广泛应用在模型参数的估计中，尤其是在噪声环境中信号特性的辨识上。这个名为...
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: RML.rar_似然估计_参数辨识_极大似然_极大似然估计_脉冲相应不变法辨识系统参数本文将深入探讨“RML.rar”压缩包所涉及的知识点，主要包括似然估计、参数辨识、极大似然估计以及脉冲响应不变法辨识系统参数。首先，让我们了解什么是似然估计。在统计学中，似然估计是一种估计未知参数的方法，...
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: ML估计_信道检测最大似然估计法_mimo_ 在这样的系统中，信道状态信息的准确获取至关重要，而信道检测最大似然估计法则是获取这些信息的一种常用方法。 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计学上的参数估计方法，它的核心思想是...
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: 约束线性回归参数极大似然估计的渐进性本文主要讨论了含有不完全数据的约束线性回归问题中回归参数极大似然估计的渐进性质。作者沈启霞在其研究中考虑了约束条件为非线性不等式或等式约束的情况，使用EM算法（Expectation-Maximization算法）来处理不完全...
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