1樓：位冉冉
什麼是泊松偽最大似然估計法答案是這個博松偉最大自然估計法律估計還是我們小學學的乙個方法，非常不錯的乙個方法，就是搜神生洞粗活中不世顫虧會碰到。但是他真的很不錯的，這個計算方法真的很不錯，加油，我們一定會學會的。
最大似然估計法的原理
2樓：達人方舟教育
最大似然估計 是一種統計方法 ,它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪 爵士在1912年至1922年間開始使用的。「似然」是對likelihood 的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」.
故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。
給定乙個概率分佈d ,假定其概率密度函式（連續分佈）或概率聚集函式（離散分佈）為f d ,以及乙個分佈引數θ ,我們可以從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣 ,通過利用f d ,我們就能計算出其概率：但是，我們可能不知道θ 的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分佈d .那麼我們如何才能估計出θ 乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣x 1 ,x 2 ,.
x n ,然後用這些取樣資料來估計θ .一旦我們獲得 ,我們就能從中找到乙個關於θ 的估計。最大似然估計會尋找關於 θ 的最可能的值（即，在所有可能的θ 取值中，尋找乙個值使這個取樣的「可能性」最大化）.
這種方法正好同一些其他的估計方法不同，如θ 的非偏估計，非偏估計未必會輸出乙個最可能的值，而是會輸出乙個既不高估也不低估 的θ 值。要在數學上實現最大似然估計法 ,我們首先要定義可能性 :並且在θ 的所有取值上，使這個[[函式最大化。
這個使可能性最大的值即被稱為θ 的最大似然估計 .注意 這裡的可能性是指不變時，關於θ 的乙個函式。最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
我也不懂這個，是從網上找的。
最大似然估計法的原理
3樓：網友
定義最大似然估計：一種統計方法 ，它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪。
爵士在1912年至1922年間開始使用的。 「似然」是對likelihood
的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」。故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。
原理給定乙個概率分佈d ，假定其概率密度函式（連續分佈）或概率聚集函式（離散分佈）為f d ，以及乙個分佈引數θ
我們可以從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣 ，通過利用f d ，我們就能計算出其概率： 但是，我們可能不知道θ
的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分佈d 。那麼我們如何才能估計出θ 呢？乙個自然的想法是從這個分佈中抽出乙個具有n 個值的取樣x1 ,x2
..xn ，然後用這些取樣資料來估計θ .一旦我們獲得 ，我們就能從中找到乙個關於θ 的估計。最大似然估計會尋找關於 θ
的最可能的值（即，在所有可能的θ 取值中，尋找乙個值使這個取樣的「可能性」最大化）。
這種方法正好同一些其他的估計方法不同，如θ的非偏估計，非偏估計未必會輸出乙個最可能的值，而是會輸出乙個既不高估也不低估 的θ 值。 要在數學上實現最大似然估計法。
我們首先要定義可能性 : 並且在θ 的所有取值上，使這個函式最大化。這個使可能性最大的值即被稱為θ 的最大似然估計 。 注意。
這裡的可能性是指不變時，關於θ 的乙個函式。 最大似然估計函式不一定是惟一的，甚至不一定存在。
如何用stata做泊松偽最大似然估計
4樓：護髮天使
你寫出它的似然函式，這個似然函式是關於thita和miu的函式，然後對這個似然函式求偏導數，用求函式最大值的方法得到關於此二變數的方程組，解方程組就行了。你求出了thita沒理由求不出miu。
1，1，2，9，10，12，）是來自引數為λ的泊松分佈總體的樣本則因為其均值為：
(1+1+2+9+10+12)=35/6又泊松分佈的期望等於方差，所以σ2=μ=35/6所以極大似然估計：
p｛x=k｝=（35/6）^k/k!e^(-35/6)則極大似然函式為：
l(k1，k2）=（35/6）^k1/k1!e^(-35/6)*（35/6）^k2/k2!e^(-35/6)*
則p｛x=0｝的極大似然估計。
l(θ）=（35/6）^nθ/（θ!n*e^(-35n/6)則lnl(θ）=nθln（35/6）-nln（θ!35n/6dlnl(θ）/dθ=nln（35/6）-n（1/θ+1/(θ-1)+）
令dlnl(θ）/dθ=0
則nln（35/6）-n（1/θ+1/(θ-1)+）=0則ln（35/6）=1/θ+1/(θ-1)+
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