Howtosignalprocessing
- Comment calculer l'estimation du maximum de vraisemblance?
- Que nous disent l'estimation du maximum de vraisemblance?
- Comment la MLE implique-t-elle l'optimisation?
- Est une estimation maximale de vraisemblance robuste?
Comment calculer l'estimation du maximum de vraisemblance?
Définition: Étant donné les données, l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) pour le paramètre P est la valeur de P qui maximise la probabilité P (données | P). C'est-à-dire que le MLE est la valeur de P pour laquelle les données sont les plus probables. 100 P (55 têtes | p) = (55) p55 (1 - p) 45. Nous utiliserons la notation P pour le MLE.
Que nous disent l'estimation du maximum de vraisemblance?
L'estimation du maximum de vraisemblance est une méthode statistique pour estimer les paramètres d'un modèle. Dans l'estimation du maximum de vraisemblance, les paramètres sont choisis pour maximiser la probabilité que le modèle supposé entraîne les données observées.
Comment la MLE implique-t-elle l'optimisation?
L'estimation du maximum de vraisemblance consiste à traiter le problème comme un problème d'optimisation ou de recherche, où nous recherchons un ensemble de paramètres qui se traduit par le meilleur ajustement pour la probabilité conjointe de l'échantillon de données (x).
Est une estimation maximale de vraisemblance robuste?
La moyenne de l'échantillon est un estimateur M, et il est célèbre non-robuste. Le fait que le MLE maximise la probabilité indique qu'il dépend de la famille supposée de distributions et ne serait donc pas de bonnes estimations lorsque le modèle s'écarte considérablement de la famille supposée sous-jacente.
