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编程问答

最大似然估计算法

發(fā)布時間:2025/7/25 编程问答 11 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 最大似然估计算法 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

原作者未知


最大似然估計提供了一種給定觀察數(shù)據(jù)來評估模型參數(shù)的方法,即:“模型已定,參數(shù)未知”。簡單而言,假設(shè)我們要統(tǒng)計全國人口的身高,首先假設(shè)這個身高服從服從正態(tài)分布,但是該分布的均值與方差未知。我們沒有人力與物力去統(tǒng)計全國每個人的身高,但是可以通過采樣,獲取部分人的身高,然后通過最大似然估計來獲取上述假設(shè)中的正態(tài)分布的均值與方差。

????最大似然估計中采樣需滿足一個很重要的假設(shè),就是所有的采樣都是獨立同分布的。下面我們具體描述一下最大似然估計:

????首先,假設(shè)為獨立同分布的采樣,θ為模型參數(shù),f為我們所使用的模型,遵循我們上述的獨立同分布假設(shè)。參數(shù)為θ的模型f產(chǎn)生上述采樣可表示為

???????

回到上面的“模型已定,參數(shù)未知”的說法,此時,我們已知的為,未知為θ,故似然定義為:

  

  在實際應(yīng)用中常用的是兩邊取對數(shù),得到公式如下:

?????

  其中稱為對數(shù)似然,而稱為平均對數(shù)似然。而我們平時所稱的最大似然為最大的對數(shù)平均似然,即:

  

???? 舉個別人博客中的例子,假如有一個罐子,里面有黑白兩種顏色的球,數(shù)目多少不知,兩種顏色的比例也不知。我 們想知道罐中白球和黑球的比例,但我們不能把罐中的球全部拿出來數(shù)。現(xiàn)在我們可以每次任意從已經(jīng)搖勻的罐中拿一個球出來,記錄球的顏色,然后把拿出來的球 再放回罐中。這個過程可以重復(fù),我們可以用記錄的球的顏色來估計罐中黑白球的比例。假如在前面的一百次重復(fù)記錄中,有七十次是白球,請問罐中白球所占的比例最有可能是多少?很多人馬上就有答案了:70%。而其后的理論支撐是什么呢?

??? 我們假設(shè)罐中白球的比例是p,那么黑球的比例就是1-p。因為每抽一個球出來,在記錄顏色之后,我們把抽出的球放回了罐中并搖勻,所以每次抽出來的球的顏 色服從同一獨立分布。這里我們把一次抽出來球的顏色稱為一次抽樣。題目中在一百次抽樣中,七十次是白球的概率是P(Data | M),這里Data是所有的數(shù)據(jù),M是所給出的模型,表示每次抽出來的球是白色的概率為p。如果第一抽樣的結(jié)果記為x1,第二抽樣的結(jié)果記為x2...?那么Data = (x1,x2,…,x100)。這樣,

    P(Data | M)

     = P(x1,x2,…,x100|M)

     = P(x1|M)P(x2|M)…P(x100|M)

     = p^70(1-p)^30.

那么p在取什么值的時候,P(Data |M)的值最大呢?將p^70(1-p)^30p求導(dǎo),并其等于零。

    70p^69(1-p)^30-p^70*30(1-p)^29=0。

    解方程可以得到p=0.7

在邊界點p=0,1,P(Data|M)=0。所以當p=0.7時,P(Data|M)的值最大。這和我們常識中按抽樣中的比例來計算的結(jié)果是一樣的。

假如我們有一組連續(xù)變量的采樣值(x1,x2,…,xn),我們知道這組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,標準差已知。請問這個正態(tài)分布的期望值為多少時,產(chǎn)生這個已有數(shù)據(jù)的概率最大?

    P(Data | M) = ?

根據(jù)公式

  ?

  可得:

?

  對μ求導(dǎo)可得?,則最大似然估計的結(jié)果為μ=(x1+x2+…+xn)/n

?

????? 由上可知最大似然估計的一般求解過程:

  (1) 寫出似然函數(shù);

  (2) 對似然函數(shù)取對數(shù),并整理;

  (3) 求導(dǎo)數(shù) ;

  (4) 解似然方程

?

注意:最大似然估計只考慮某個模型能產(chǎn)生某個給定觀察序列的概率。而未考慮該模型本身的概率。這點與貝葉斯估計區(qū)別。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的最大似然估计算法的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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