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最大似然估计回归分析,逻辑回归极大似然估计推导

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但是，马克西姆似然 估计方法也与贝叶斯估计方法有关，马克西姆似然 估计也是贝叶斯- 。什么是回归 分析？其实Maxima似然估计是从statistics 估计 method导出的参数，Max 似然 估计在学习机器学习算法的过程中 ， 发现很多算法策略都采用Max 似然 估计，如线性、逻辑回归、决策树等 。

1、白话统计---基础篇读书笔记【最大似然估计回归分析,逻辑回归极大似然估计推导】1.1为什么要学统计学？(1)对于医学生来说，学习统计学有助于我们的科学研究，开阔思路 。(2)同时学习统计学可以培养一种理性看待事物的能力 。2生活中的一切都是统计的 。生活中统计无处不在 。无论是“见云知雨”的生活常识，还是事物发展的规律，都离不开统计学的相关知识 。生活充满了不确定性，而统计学就是应对这种不确定性的方法 。

统计为什么存在？所有统计学的发展，或者说统计学的存在 ， 都是变异和变异导致的抽样误差 。试想一下，如果世界上每个人的身高都是1.70米，随便测量一个人的身高，你就知道全世界人的身高了 。那么就不需要统计了 。2.1随机和突变随机现象:在一定条件下可能发生也可能不发生的现象 。变化:可比较对象之间的差异，这使得测试或观察结果不确定 。

2、评价参数估算的常用指标前面“回归 分析问题与修改意见的讨论(第二部分)”讲了公正性和有效性 。这里简单描述一下评价参数估计的常用指标 。基本指标1.1的无偏无偏估计的偏差为估计的期望值与真值之差 。不偏不倚，估计 value的期望值就是真值 。1.2效率如果有两个估计值 ， 分布在真值附近的应该效果更好 。这样相对有效性就是一个相对值，估计T1和估计T2的相对有效性就是期望的平方差的反比 。

所以单纯从有效性的角度来说 ， 最有效也就是最好的估计是最小均方误差估计 。如果是无偏的估计，那么方差最小 。1.3一致性一致性是指随着样本量n的增加，最终的估计值会按概率收敛到真实值，所以是一致的估计 。所以直观来说 ， 随着样本的增加，在估计真值附近的波动越来越小 ， 直至收敛 。一致性和公正性有一些相似之处，都是围绕真理展开的 。

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