MLE：最大似然估计

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimator，简称MLE）是一种在统计学和数学领域广泛应用的参数估计方法。它通过寻找能够使观测数据出现概率最大的参数值，来进行模型拟合和推断。因其名称较长，在学术写作和科学交流中常缩写为MLE，以提高书写和使用的效率。这一方法在机器学习、计量经济学等多个学科中都具有重要的理论价值与实际意义。

Maximum Likelihood Estimator具体释义

  • 英文缩写：MLE
  • 英语全称：Maximum Likelihood Estimator
  • 中文意思：最大似然估计
  • 中文拼音：zuì dà sì rán gū jì
  • 相关领域： mle 数学

Maximum Likelihood Estimator的英文发音

例句

  1. Full information maximum likelihood estimator make | it | easier | to | find | information.
  2. 完全信息极大似然估计量的使用，极大地方便了信息资源的查找。
  3. Also in the paper, we get the point estimator of unknown parameters by using the maximum likelihood estimator method and simulated moment estimator method based on the censored sample.
  4. 给出了其寿命分布函数步进形式，在截尾样本场合利用极大似然估计方法和拟矩估计方法求出了未知参数的点估计，最后利用计算机模拟考察了说明本文方法的可行性。
  5. Under the normal distribution, the maximum likelihood estimator for the population parameter is proved to be unbiased and asymptotically normal.
  6. 证明了此统计量是渐近正态的，并利用蒙特卡罗方法对统计量的渐进分布做了统计模拟。
  7. Partial information maximum likelihood estimator
  8. 部分信息极大似然估计量
  9. Linearized maximum likelihood estimator
  10. 线性化极大似然估计量

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