对数似然方程(log-likelihood equation)亦简称“似然方程”。对数似然方程与原似然方程同解,由于独立同分布的样本的似然函数上具有连乘积,对似然方程取对数更方便计算。
基本概念当总体X为连续型随机变量时,设其分布密度为,其中
为未知参数。又设
为总体的一个样本,称
为样本的似然函数,简记为
。
当总体X为离散型随机变量时,设其分布律为,则称
为样本的似然函数****1。
若似然函数在
处取到最大值,则称
分别为
的最大似然估计值,相应的统计量称为最大似然估计量。
若为
的极大似然估计,g(x)为单调函数,则
为
的极大似然估计。
若似然函数为
的连续函数,且关于
的各分量的偏导数存在。设
是m维变量,且
为开区域,则由极值的一阶必要条件,得到
通常称为似然方程,由于独立同分布的样本的似然函数上
具有连乘积的形式,故对
取对数后再求偏导数是方便的,因此实用上常采用与似然方程等价的形式1:
称为对数似然方程。
值得注意的是:由极值的必要条件知,极大似然估计一定是似然方程或对数似然方程的解,但似然方程或对数似然方程的解未必都是极大似然估计,严格地讲,似然函数或对数似然函数
对于参数
的二阶Hesse矩阵
或
负定(若
是一元变量,
或
),则似然方程或对数似然方程的解才是极大似然估计1。
例题解析设总体X服从正态分布,其中
为未知参数,
是来自总体X的一个样本,试用极大似然法估计参数
。
正态分布的似然函数为2
相应的对数似然函数为
令
解此似然方程组得到:
进一步验证,对于对数似然函数
的二阶Hesse矩阵
是负定矩阵,故
是
的极大值。故
的极大似然估计是1
本词条内容贡献者为:
任毅如 - 副教授 - 湖南大学