简述极大似然估计法。
简述极大似然估计法。
发布时间：2025-03-05 11:00:37
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答案：【计分规则】: 极大似然估计法是假设概率密度函数的形式，估计密度函数中的参数。
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- 1.简述极大似然估计法。
- 2.极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。
- 3.在估计PLSA生成模型的参数时，使用（）A、极大似然估计B、对数似然函数C、特征独立假设D、贝叶斯定理
- 4.点估计的方法很多,最常见的有矩估计法、极大似然估计法、贝叶斯法、顺序统计量法和最小二乘法
- 5.参数的极大似然估计未必存在，即便存在也未必唯一。
- 6.极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
- 7.对Logistic模型和Probit模型的参数估计通常采用极大似然估计法，用这种方法估计模型参数时，对样本抽取方法的要求是（）
- 8.未知,则不是样本的二阶中心矩估极大似然估计
- 9.若X~U[-a, a](a>0), X1,X2,...Xn是来自X的样本, 则a的极大似然估计是
- 10.最大似然估计法只可对总体分布为已知的分布中的未知参数做估计
