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求问,极大似然法和最大似然法是同一种方法吗?
黑丝控_0339
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不是,我在上建模课时及概率论课时老师都讲过,一般情况下极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值.极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值. 只是一种粗略的数学期望,要知道它的误差大小还要做区间估计　最大似然估计是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.最大似然法明确地使用概率模型, 其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树. 最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表.该方法在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率.很明显.二者说的不是同一个事情
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非线性模型参数估计的EViews操作
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你可能喜欢提出了求解参数识别反问题的同伦正则化方法，给出了相应的收敛性定理。
On the basis of homotopy method a widely convergence inversion scheme for solving nonlinear inverse problems called homotopy-regularization method is developed.
您可以禁用此诊断通过设置'自动求解参数选择'诊断为'无'的诊断页的配置参数对话框。
You can disable this diagnostic by setting 'Automatic solver parameter selection' diagnostic to 'none' in the Diagnostics page of the configuration parameters dialog.
结果表明：对于给定条件，选用PCG2法或SIP法（如果求解参数组合选取恰当）求解可得到满足精度的结果；
The results indicated that the solution may be accurate by using PCG2 method or SIP method for a given condition(if the combination of solution parameters is chosen properly).
利用区间分解法，构造了求解参数辨识问题的基于遗传算法的优化算法，并把此算法应用于实际计算。
Based on genetic algorithm, an optimization algorithm is constructed for the identification model by means of a method of decomposing interval.
在同样边界条件及求解参数的情况下，浅油腔油膜压力比深油腔油膜压力大，即浅油腔的承载能力较深油腔的承载能力大；
Under the same boundary conditions and solution parameters, the shallow recess's oil pressure is greater than the deeper recess, that is shallow recess's carrying capacity is greater.
在求解参数初值时，将非线性的曲线方程进行了对数线性化，并通过迭代法计算了参数的精确值。
In order to obtain the numerical values of the parameters involved in the function, the authors employ the logarithm of the exponential function for the calculation of the initial values.
“参数设计”的可操作性及设计对象的质量特性求解是参数设计方法推广应用所必须解决的问题。
The operatibility of "parameter design" and quality characteristic solution to design objectives are the problems to be solved in the extension and application of parameter design method.
在野外激电异常上，测定区分的视参数，无需反演求解真参数，可直接对异常源进行评价。
Apparent parameter determined in the field can be used directly to evaluate anomalous source without inversion of true parameter.
遗传算法是近年来发展较快的一种求解多参数非线性优化问题的有效方法。
Genetic algorithm is a rapid developmental method, which can solve nonlinear multi parameters optimization in recent years.
参数化设计的关键是几何约束关系的提取和表达，几何约束的求解及参数化几何模型构造。
The main problems of Parameter design are abstraction and expression of the geometric constraint relationship, solver of geometric constraint and creation of geometry model.
亦适用于求解单参数弹性地基和各向同性板情形。
The method can also be suitable for single parametric elastic foundation and isotropic plates.
本文利用DM分解算法和吴方法从代数可解的角度给出一个确定几何约束求解中参数的有效范围的算法。
This paper proposes a new parallel technology, which is based on DM-decomposition to solve the problem of geometric constraint.
第五章（实数遗传算法的应用）将多种实数遗传算法用于高次方程求解和参数估计中。
In chapter 5 (Application of real-coded genetic algorithm), many kinds of real-coded GAs are used in equation solving and parameter estimate.
建立了大脑中药物分布的数学模型，并进行了初值问题的求解和参数估计。
Diffusion and attenuation process of the medicament distributed in the cerebra is considered by using the model of reaction diffusion equation. Significant results are obtained.
大地测量反演是进行大地测量物理解释研究的重要手段。在反演中，参数选择及求解（参数辨识）的正确性必须确保。
The geodetic inversion, in which the parameter ascertainment and the validity of solution must be guaranteed, is a particular important means for geodetic physical interpretation.
在输气管道的水力、热力计算中需要计算许多热物性参数，详细地介绍了应用BWRS方程求解各参数的方法、过程以及物性计算程序编制方法，给出了相应的计算实例。
After analysis, example calculation and comparison, the conclusion that BWRS equation is accurate and can be applied widely in the thermo-physical property calculation of natural gas is draw.
提出了一个求解该参数方程组的非内点连续化方法，证明了该算法的全局线性收敛和局部二次收敛。
A non-interior continuation method is proposed. The global linear convergence and local quadratic convergence of the algorithm are obtained.
介绍一个求解变参数层状地基动力柔度系数的近似求解方法。
A new approach is introduced for obtaining the dynamic flexibility of soil layer with variable physical parameters.
摘要利用随机过程和排队论的基础知识，对爱尔朗排队模型进行性能分析和参数求解，给出其在机场旅客航站楼中的应用范围。
Using the basic knowledge of random process and queuing theory analyses the performance and parameters of erlang queuing model and gives its scope of the application in airport terminals.
通过推导，建立了MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题之间的关系，从而把这两个问题联系起来。
The authors establish the relation between the parameter solution of MA model and the signal reconstruction from its spectral magnitude, and link two of them together.
对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM（1，1）模型，分别用加速遗传算法（AGA）和最小二乘法（LSM）对模型参数求解。
The accelerated genetic algorithm (AGA) and the least square method(LSM) are used to solve the parameters of the gray GM(1,1) models of both stable and unstable data sequences.
通过静力触探试验曲线求解土工参数的竖向自相关距离以及通过剪切波速计算水平向自相关距离是有效的途径。
It is the most effective approach to calculate the vertical and the horizontal auto-correlation distance by using the static cone penetration test curve and the shear wave velocity respectively.
根据纵横弯曲梁理论公式，用计算机求解性能参数进行扶正器组合设计，是简便可靠的新方法。
According to the theory equation of bend beam, using the computer to solve the performance parameters in the design of centralizer assembly is a new, simple and reliable method.
摆动液压缸机构的设计相当多的一部分可归结为给定反映机构形状属性的两个特征参数求解机构。
A fairly large part of the design of swinging hydraulic cylinder can be summarized as the solver determining the two characteristic parameters reflecting the form attributes of the mechanism.
本文根据压裂施工停泵后裂缝仍有延伸的问题，提出了一种利用压裂后压降曲线早期段求解裂缝参数的方法。
With consideration of the extension of fracture after shut-in, this paper proposes a method for defermination of fracture parameters using shut-in decline curve.
本文介绍了遗传算法在辐照控制模型参数求解中的应用，使辐照控制系统不断优化，取得了比较满意的结果。
This paper introduces the application of genetic arithmetic in parameters solution of irradiation control model, which causes constant optimum of irradiation control system and a satisfactory result.
对单个历元的双差载波相位观测方程进行零空间变换，避免了实时变化的三维位置参数求解；
It transforms the double-differential carrier observation equation using null space transformation so that it need not to resolve real-time three-dimensional position parameters.
这样，所有幅度谱重构信号问题的理论与算法均可应用于MA模型参数求解当中。
Thus, all the theories and algorithms in signal reconstruction from its spectral magnitude should be applicable to solving the parameters of MA model.
随机层叠模型中具有对数正态分布性质的随机层叠发生器被用来描述水流入渗过程，不同的方法被用于模型参数求解。
The random cascade model with a lognormal distribution is used to simulate the infiltration process in soils, and the different methods are applied to estimate the model parameters.
这样，所有幅度谱重构信号问题的理论与算法均可应用于MA模型参数求解当中。
As such, all the theory and algorithms in signal reconstruction from its spectral magnitude should be applied to solving the parameters of MA model.
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请问您想要如何调整此模块？
感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！EViews使用简介 - 主要功能介绍 - 估计方法
利用EViews可做OLS, ARMA, TSLS, GMM, ARCH, GARCH, Logit, Probit, NLS,
VAR, ECM, VEC等估计。下面分别给予介绍。 打开工作文件。点击EViews主菜单中Quick键，选择Estimate
Equation，将出现一个模型设定（Equation SpSpecification）对话框，
图11 模型设定（Equation Specification）对话框
所示。 共有三项选择。（1）模型设定。（2）估计方法选择。（3）样本范围选择。
模型设定可以采取列写变量名的方式或输入方程式的方式。
注意：采取列写变量名的方式时，第一个变量应是相依变量（因变量，被解释变量）。另外变量之间应留有空格；截矩项必须用c或C表示。
估计方法的缺省选择是最小二乘估计（Least Squares）。若需要选择其他估计方法，则相应选择位于左侧的小方块。在此环境下，可做OLS（最小二乘），ARMA（时间序列），TSLS（两段最小二乘），GMM（广义矩法），ARCH（自回归条件异方差），GARCH（广义自回归条件异方差），Logit模型和Probit（概率单位模型）估计。
样本范围选择是指在当前数据窗口观测值容量条件下做出选择。可以与当前观测值容量相等，也可以截取当中的任何一段。缺省选择是当前选定的样本范围。
三项选择完成后，点击OK键，即可得到相应结果。
下面重点介绍最小二乘估计和时间序列估计和两段最小二乘估计。
（1）OLS法假设要估计的模型是
yt = 0 + 1 yt-1 + 0 xt + 1
xt-1 + ut ,
OLSYytXxt11
Y &C &Y(-1) &X &X(-1)
Y=C(1)+C(2)*Y(-1)+C(3)*X+C(4)*X(-1)
CC(1) Y(-1)X(-1)
（2）时间序列模型假设要估计的模型是
xt = 0 + 1 xt-1 +
+ ut + 1 ut-1 +
AR(1)& AR(2)& MA(1)& MA(2)
X=C(1)+C(2)*AR(1)+C(3)*AR(2)+C(4)*MA(1)+C(5)*MA(2)
CC(1) AR(1), AR(2)MA(1), MA(2)
（3）两段最小二乘（TSLS）估计
首先建立工作文件（方法如前）。在打开工作文件窗口的基础上，点击助菜单上的Objects, New Object键，从而打开新对象（New
Object）选择窗。选择System，并在name of object处为联立方程模型起名。然后点击OK键。从而打开系统（System）窗口。键入联立方程模型表达式。参数用C(1),
C(2), …表示。只写行为方程，不写定义方程。点击系统（System）窗口上的估计（estimation）键，立刻弹出系统估计方法窗口。共有8种估计方法可供选择。他们是OLS，WLS，SUR（Seemingly
Unrelated Regression），2SLS，WTSLS，3SLS，GMM（White协方差矩阵，用于截面数据），GMM（HAC协方差矩阵，用于时间序列数据）。以2SLS估计为例，先在系统（模型）窗口中填入联立方程模型表达式，最后键入工具变量名。
Ct = 0 + 1Yt + 2 Ct-1+
It = 0 + 1 Yt-1 + u2t
Yt = Ct + It
EviewsCTCtYTYtITItGTGtCt-1Yt-1GtEviews
CT = C(1)+C(2)* YT+ C(3)* CT(-1)
IT = C(4)+C(5)* YT (-1)
&&& INST CT(-1) &YT (-1) &GT
Ct = -135.27 C 0.0003 Yt
+ 1.033 Ct-1+
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
(-0.3)&&& (-0.001)&&&& (3.02)&&&& R2 = 0.99,
It = - 4110.11 + 0.312
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
(-18.8)&&& (38.6)&&&&&&&&&&&&&&&
R2 = 0.99, DW = 1.66
Yt = Ct + It
GMMARCH, GARCH,LogitLogit, Probit
EViewsQuickEstimate VARVARECM512345}