1樓：枕流說教育
原理如下：
它的原理是：極大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的一個統計方法，是概率論在統計學中的應用。極大似然估計提供了一種給定觀察資料來評估模型引數的方法，即：
模型已定，引數未知」。通過若干次試驗，觀察其結果，利用試驗結果得到某個引數值能夠使樣本出現的概率為最大，則稱為極大似然估計。
特徵分析：
總結起來，最大似然估計的目的就是：利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。
極大似然估計是建立在極大似然基礎上的一個統計方法，極大似然原理的直觀想法是，一個隨機試驗如若有若干個可能的結果。若在一次試驗中，a出現了，那麼可以認為試驗條件對a的出現有利，也即出現的概率p(a)較大。
極大似然原理的直觀想法我們用下面的例子說明。設甲箱中有99個白球，1個黑球；乙箱中有1個白球，99個黑球。現在隨機取出一箱，再從抽取的一箱中隨機取出一球，結果是黑球，這黑球從乙箱抽取的概率比從甲箱抽取的概率大得多，這是我們自然可以認為這個黑球是乙箱的。
2樓：丶節奏跟上
我認為最大似然估計和矩估計的區別在於，最大似然估計的思想是存在即合理（就是有一個概率控制著它，而不是偶然），同樣是抽若干樣本，最大似然估計把抽這些樣本的每一次抽取看成一個個獨立的事件，然後將它們的概率密度乘起來視為一個整體事件a，然後反推「引數為什麼值的時候，事件a最有可能發生」，而事件a發生就意味著上述所有抽取事件的發生，這就是最大似然估計的簡單理解。
極大似然估計步驟
3樓：南有喬木
1.求極大似然估計的一般步驟：
1） 寫出似然函式；
2） 對似然函式取對數，並整理；
3） 求導數 ；
4） 解似然方程 。
2.利用高等數學中求多元函式的極值的方法，有以下極大似然估計法的具體做法：
1)根據總體的分佈，建立似然函式 ;
2) 當 l 關於 可微時，(由微積分求極值的原理）可由方程組定出，稱以上方程組為似然方程。
因為 l 與 有相同的極大值點，所以也可由方程組定出 ，稱以上方程組為對數似然方程； 就是所求引數的極大似然估計量。當總體是離散型的，將上面的概率密度函式，換成它的分佈律。
極大似然估計方法（maximum likelihood estimate，mle）也稱為最大概似估計或最大似然估計，是求估計的另一種方法，最大概似是2023年首先由德國數學家高斯（c. f. gauss）提出，但是這個方法通常被歸功於英國的統計學家。
羅納德·費希爾（r. a. fisher）。
極大似然估計方法是求估計的另一種方法，2023年首先由德國數學家c. f. gauss（高斯）提出，但是這個方法通常被歸功於英國的統計學家r.
a. fisher（羅納德·費希爾）。
極大似然估計一定是相合估計嗎？
4樓：多喝燙水
極大似然估計是相合的。婡相臫合頭估計條亦稱為一致估計、相容估計，估計量的一種大樣本性質為：當樣本容量n充分大時，估計量可以以任意的精確程度逼近被估計引數的真值。
按收斂意義不同，可以區分不同的相合性。
常見的有：弱相合估計、強相合估計、r階相合估計，這三種相合性之間的關係與三種收斂性的關係是完全一致的。相合性是一個估計量所應具備的最基本的性質。
的一個估計量，顯然它依賴於樣本n，為表明這種依賴性，可以記之為。
最大似然估計法的原理
5樓：達人方舟教育
最大似然估計 是一種統計方法 ,它用來求一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2023年至2023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。
給定一個概率分佈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 ,以及一個分佈引數θ ,我們可以從這個分佈中抽出一個具有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 一個自然的想法是從這個分佈中抽出一個具有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 ,我們就能從中找到一個關於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，尋找一個值使這個取樣的「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一個最可能的值，而是會輸出一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 的一個函式。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。
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