Русские Блоги
Python реализует оценку максимального правдоподобия
концепция
В действительности функция распределения вероятностей любой случайной величины неизвестна.
Если предполагается, что случайная величина подчиняется определенному распределению (например, нормальному распределению), параметры распределения могут быть рассчитаны статистическими методами. Этот метод называется оценкой параметров.
Оценка максимального правдоподобия (оценка максимального правдоподобия, MLE) — это метод оценки параметров, в котором используются известные результаты выборки для обратного вывода значений параметров, которые с наибольшей вероятностью приведут к таким результатам.
установка
Если случайная величина X подчиняется математическому ожиданию, μ μ μ , Дисперсия σ 2 σ^2 σ 2 Нормальное распределение, обозначенное как N ( μ , σ 2 ) N(μ,σ^2) N ( μ , σ 2 )
import numpy as np from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt μ = 30 # Математическое ожидание σ = 2 # Дисперсия x = μ + σ * np.random.randn(10000) # Нормальное распределение plt.hist(x, bins=100) # Отображение гистограммы plt.show() print(norm.fit(x)) # Вернуться к оценке максимального правдоподобия, предполагаемые параметры примерно 30 и 2 