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[科普中国]-对数似然方程

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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。

的极大似然估计,g(x)为单调函数,则的极大似然估计。

若似然函数的连续函数,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矩阵负定(若是一元变量,),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

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