什么是极大似然法,为什么求最大似然估计要示性函数？

1.写出似然函数；
2.求出使得似然函数取最大值的参数的值，这个值就是我们对概率模型中参数值的极大似然估计。1、极大似然估计从根本上遵循——眼见为实，这样的哲学思想。也就是说，它严格地仅仅利用了已知的实验结果，来估计概率模型中的参数。2、极大似然估计是频率学派最经典的方法之一，它从实验结果出发，客观估计参数。而贝叶斯学派则认为世界是按某种规律来分布的，我们只有在假设了某种分布的前提下，才能对世界进行估计，放在这里，就是人们总是会认为正反面的概率是趋向于相同的。3、在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分

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【什么是极大似然法,为什么求最大似然估计要示性函数？】为什么求最大似然估计要示性函数？
似然函数直接求导一般不太好求，一般得到似然函数L(θ)之后，都是先求它的对数，即ln L(θ)，因为ln函数不会改变L的单调性。然后对ln L(θ)求θ的导数，令这个导数等于0，得到驻点。在这一点，似然函数取到最大值，所以叫最大似然估计法。本质原理嘛，因为似然估计是已知结果去求未知参数，对于已经发生的结果（一般是一系列的样本值），既然他会发生，说明在未知参数θ的条件下，这个结果发生的可能性很大，所以最大似然估计求的就是使这个结果发生的可能性最大的那个θ 。