[数] Likelihood function
...本值xi实现的“程度”与其概率密度函数值成正比,则实测值实现的程度可以用下式表示,并称之为对的似然函数(likelihood function),称使似然函数达到最大的为最大似然估计量(maximun likelihood estimator):
Likelihood
– P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,叫做似然函数(likelihood)。 – P(B|A)是已知A发生后B的条件概率,是我们要求的值,叫做后验概率。
pseudo-likelihood function
...huan)教授对DWS 模型进行了改进:首先 是使用了远期强度(Forward Intensity)技术和伪似然函数(pseudo-likelihood function) 估计技术,从而降低了DWS 模型在多变量情况下进行估计的难度,并增加了违约距离的趋势 项和公司财务指标等解释变量;其次,对违...
Concentrated likelihood function
将和分别代入式(20)中的,得到关于的集中对数似然函数(Concentrated likelihood function): (22) 上式是参数的非线性函数,运用优化算法将其极大化可得到的估计。
统计学中,似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时,关于参数θ的似然函数L(θ|x)(在数值上)等于给定参数θ后变量X的概率:L(θ|x)=P(X=x|θ)。 似然函数在推断统计学(Statistical inference)中扮演重要角色,尤其是在参数估计方法中。在教科书中,似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中,二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果;似然则用来描述已知随机变量输出结果时,未知参数的可能取值。例如,对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件,我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少;而对于“一枚硬币上抛十次”,我们则可以问,这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。