似然函数公式，似然率是什么意思

似然函数公式？

一句话概括：似然函数是参数的函数。

公式：

解释：参数θθ在给定输出为x的情况下的似然函数等于，在给定参数为θθ的情况下，取x的可能性。注意：这个方向的竖杠依然不会表示条件件可能性，只是一种取该值的含义。

我的理解：在统计学中，随机变量会服从某个分布，此分布带有参数。参数不一样，随机变量对应同一个值的可能性也不一样。大多数情况下来说我们给定参数，然后来计算可能性。但是，似然函数是先给定事件的结果，然后求参数在这里结果下的似然函数。似然函数重要的不是值的大小，而是在什么地方个参数值下，对应的似然函数大。也就得出了参数为合理的取值。

似然率什么意思？

似然率有各种解释，以枯燥乏味似然率作为例子是指有关观察到的产量（状态）的增函数。其经济含义是：随着产量增多，可以推断，代理人越有可能付出了很大的努力程度。

似然率的枯燥乏味性是保证不完全信息下的优工资合同满足枯燥乏味性，即满足优工资合同具备多劳多得激励功能的必要条件。

似然率是一种比例关系。指在给定状态为s（即产量为ys）时，代理人选择努力工作（ah）的可能性与其选择不努力工作（al）的可能性之比。公式为LRs＝P（ah）／P（al）。式中P（ah）是ah出现的可能性，P（al）是al出现的可能性。

似然率在亲子鉴定中也称作累计父权指数。按照现在国内的亲子鉴定标准，累计父权指数大于10000，就可以觉得两人具有亲生血缘关系。

大似然估计的核心公式？

二项分布就是n个两点分布,两点分布的可能性是P=p^x*(1-p)^(1-x),故此，似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi),构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=（∑Xi）/n.

似然系数？

统计学中，似然函数是一种有关统计模型参数的函数。给定输出x时，有关参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的可能性：L(θ|x)=P(X=x|θ)。

似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，特别是在参数估计方式中。在教科书中，似然经常被用作“可能性”的同义词。但是，在统计学中，二者有截然不一样的用法。可能性描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。比如，针对“一枚正反对称的硬币上抛十次”这样的事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“可能性”是多少；而针对“一枚硬币上抛十次”，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。

二项分布的似然函数怎么写？

二项分布就是n个两点分布,两点分布的可能性是P=p^x*(1-p)^(1-x),故此，似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi),构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=（∑Xi）/n.

二项分布的大似然估计值怎么求？

二项分布就是n个两点分布，两点分布的可能性是P=p^x*(1-p)^(1-x)，故此，似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）/n

求非常大似然函数估计值的大多数情况下步骤：

（1） 写出似然函数；

（2） 对似然函数取对数，并整理；

（3） 求导数 ；

（4） 解似然方程 。

扩展资料：

非常大似然估计只是一种粗略的数学希望，要清楚它的误差大小还需要做区间估计。非常大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本产生的可能性大，我们当然不会再去选择其他小可能性的样本，故此，干脆就把这个参数作为估计的真实值。

非常大似然估计，只是一种可能性论在统计学的应用，它是参数估计的方式之一。说的是已知某个随机样本满足某种可能性分布，但是，这当中详细的参数不知道，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大约值。

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