极大似然估计(MLE)
基本思想
模型已定,参数未知
根据已存在的样本,挑选(求出)能让样本以最大概率发生的参数
极大似然估计和最小二乘法最大区别之一 极大似然需要知道概率密度函数(离散型叫分布律)
若总体X属离散型,其分布律的形式是已知,
为待估参数,
是
的取值范围
是来自
的样本,
的样本值为
,则
的联合分布律为:
似然函数就是样本都发生的概率,即联合概率,公式如下
求解思路
(1)写出似然函数;
(2)对似然函数取对数,并整理;
(3)求导数,令导数为0,得到似然方程;
(4)解似然方程,得到的参数即为所求;
示例




引用自http://blog.csdn.net/weiyudang11/article/details/51523836
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