I.11 Estimating Gene Frequencies

在小样本上计算基因A的概率PA,举例如下:

通过加大样本会将通过观察值得到的数趋近于真实数据,所以该问题转化为了统计学上利用大量观察值求真实值的问题,因此通过最大似然估计得到真实值.

为了理解多项式分布可以先以二项分布为例:

该二项分布来自:

其实它的完整形式是:

因为二项分布是当多项式分布的项数为2时的分布:

所以当有三项(AA,Aa,aa)的时候我们采用多项式分布:于是就有

其中,p就是PA,就是我们估计的参数,nAA,nAa,naa是给定值。

由于组合数是一个常数,用C代替,得到:

此时,采用最大似然估计,(即找到使概率值最大的参数p,即将p的表达式对p求导,然后导数为零时,便有最大函数值(概率值)。)

为方便求导两边取对数:

求导:

化简后得到:

Estimating Gene Frequencies| method of maximum likelihood|point estimate的更多相关文章

  1. Maximum Likelihood及Maximum Likelihood Estimation

    1.What is Maximum Likelihood? 极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法. Maximum Likelihood is a way to find the mo ...

  2. Maximum Likelihood Method最大似然法

    最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method,在统计中应用很广.这个方法的思想最早由高斯提出来,后来由菲舍加以推广并命名. 最大似然法是要解决这样一个问题:给定一组数据和一 ...

  3. 最大似然估计实例 | Fitting a Model by Maximum Likelihood (MLE)

    参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定 ...

  4. MLE vs MAP: the connection between Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation

    Reference:MLE vs MAP. Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Maximum A Posteriori (MAP), are both a ...

  5. Linear Regression and Maximum Likelihood Estimation

    Imagination is an outcome of what you learned. If you can imagine the world, that means you have lea ...

  6. 似然函数 | 最大似然估计 | likelihood | maximum likelihood estimation | R代码

    学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题,现在系统地总结一下. 之前过于纠结字眼,似然和概率到底有什么区别?以及这一个奇妙的对等关系(其实连续才是f,离散就是p). 似然函数 | 似然值 wiki:在数理统计 ...

  7. 最大似然估计(Maximum Likelihood,ML)

    先不要想其他的,首先要在大脑里形成概念! 最大似然估计是什么意思?呵呵,完全不懂字面意思,似然是个啥啊?其实似然是likelihood的文言翻译,就是可能性的意思,所以Maximum Likeliho ...

  8. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm (1977)

    Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm (1977)  

  9. [Bayes] Maximum Likelihood estimates for text classification

    Naïve Bayes Classifier. We will use, specifically, the Bernoulli-Dirichlet model for text classifica ...

随机推荐

  1. ubuntu 18.04 安装 Redis-server

    Redis 安装 Redis是一款内存键值存储,以其灵活性,性能和广泛的语言支持而闻名.本教程将演示如何在Ubuntu 18.04服务器上安装和配置Redis.主要内容包括: 安装 Redis Red ...

  2. JAVA初学者——Hello,World!

    大家好,我是浩宇大熊猫 我本科专业学的是GIS(Geographical Information System),大学期间也学习了很多的编程语言,有C/C++/JAVA等 之前给我们授课的是韩冰老师, ...

  3. 【每日Scrum】第六天冲刺

    一.计划会议内容 数据库仍然有问题,决定先绕过数据库,进行软件内容设计与界面ui美化. 二.任务看板 三.scrum讨论照片 四.产品的状态 无 五.任务燃尽图

  4. SQL基础教程(第2版)第6章 函数、谓词、CASE表达式:6-2 谓词

    ● 谓词就是返回值为真值的函数. ● 可以将子查询作为IN和EXISTS的参数. 本节将会和大家一起学习 SQL 的抽出条件中不可或缺的工具——谓词(predicate).例如, =. <. & ...

  5. PAT Advanced 1147 Heaps (30) [堆,树的遍历]

    题目 In computer science, a heap is a specialized tree-based data structure that satisfies the heap pr ...

  6. Linux--Shell基本运算符

    参考:http://www.runoob.com/linux/linux-shell-basic-operators.html

  7. jsp的appilication.getInitParameter()方法无法获取到值的问题

    背景介绍 今天研究jsp的内置对象时发现,使用appilication.getInitParameter()从web.xml文件中获取值的时候,死活获取不到,折腾了将近一个小时,后来出现问题的原因却让 ...

  8. 最小二乘拟合(scipy实现)

    Scipy库在numpy库基础上增加了众多数学,科学及工程计算中常用库函数.如线性代数,常微分方程数值求解,信号处理,图像处理,稀疏矩阵等. 如下理解通过Scipy进行最小二乘法拟合运算 最小二乘拟合 ...

  9. Spring(一)——IOC和DI的简单理解

    Spring是一个IOC(DI)和AOP容器框架,并且是开源的. 1.IOC和DI 比较官方的说法: •IOC(Inversion of Control):其思想是反转资源获取的方向. 传统的资源查找 ...

  10. ElasticSearch-The number of object passed must be even but was [1]-问题解决

    ES版本:6.4.3 1.The number of object passed must be even but was [1] 问题代码: IndexRequest indexRequest = ...