单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二节最大似然估计1 最大似然法(The Method of Maximum Likelihood)也叫极大似然法它最早是由高斯所提出的后来由英国统计学家 费歇(R·A·Fisher)于1912年在其一篇文章中重新提出并且证明了这个方法的一些性质.极大似然估计这一名称也是费歇给的. 它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计
第六章? 数理统计的基本概念 一基本教学要求与主要内容 (一)教学要求? ??1.理解总体个体简单随机样本和统计量的概念掌握样本均值样本方差及样本矩的计算??? 2.了解 分布t分布和F分布的定义和性质了解分位数的概念并会查表计算??? 3.掌握正态总体的某些常用统计量的分布??? 4.了解最大次序统计量和最小次序统计量的分布??? 本章重点:统计量的概念及其分布?(二)主要内容??? 1.总体个
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 参数估计最大似然估计第二讲最大似然估计法设总体X为离散型其分布律为P{X=x}=p(x?)的形式已知???为待估参数?是参数?的可能取值范围X1 X2 … Xn为来自X 的样本其联合分布为又设x1 x2 … xn为X1 X2 … Xn 的一组样本值易知样本X1 X2 … Xn 取值x1 x2 … xn的概率即事件
引例:某位同学与一位猎人一起外出
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EViews包含了一些常用方法如最小二乘法非线性最小二乘法加权最小二乘法TSLSGMMARIMAARCHGARCH等方法这些方法可以解决可能遇到的大多数估计问题但是我们在研究中也可能会碰到一些不在上述之列的特殊的模型这些模型可能是现存方法的一个扩展也可能是一类全新的问题 为了能解决这些特殊的问题EViews提供了对数极大似然估计对象这一工具来估计各种不同类型的模型对数极大似然估计对象
第二节基于截尾样本的最大似然估计基于截尾样本的最大似然估计基于截尾样本的最大似然估计
使用对数极大似然估计对象估计时我们用EViews的序列生成器将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为一个未知参数的函数可以给出似然函数中一个或多个参数的解析微分也可以让EViews自动计算数值微分EViews将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值并给出这些参数估计的估计标准差 在本章我们将详细论述对数极大似然估计对象说明其一般特征并给出了一些可以使用该方法的具体的例子 § 似然说
使用对数极大似然估计对象估计时我们用EViews的序列生成器将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为一个未知参数的函数可以给出似然函数中一个或多个参数的解析微分也可以让EViews自动计算数值微分EViews将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值并给出这些参数估计的估计标准差 在本章我们将详细论述对数极大似然估计对象说明其一般特征并给出了一些可以使用该方法的具体的例子 § 似然说
最大似然估计概述 最大似然估计 是一种统计方法 它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的 似然是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译似然用现代的中文来说即可能性故而若称之为最大可能性估计则更加通俗易懂 最大似然法明确地使用概率模型其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生
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