认识概念在保持固定的变量方面,概率和似然有什么区别?+↗概率固定参数并改变数据,导致归一化分布,其中概率之和为 1。似然固定数据并改变参数,导致非归一化曲线,其积分不等于 1。适用条件:两种观点都基于相同的条件表达式 P(x∣θ)P(x \mid \theta)P(x∣θ)。;概率观点:参数固定,数据变化。;似然观点:数据固定,参数变化。YouTube概率不是似然3:02 – 3:32原站看这一段 ↗概率固定参数并改变数据,导致归一化分布,其中概率之和为 1。似然固定数据并改变参数,导致非归一化曲线,其积分不等于 1。适用条件:两种观点都基于相同的条件表达式 P(x∣θ)P(x \mid \theta)P(x∣θ)。;概率观点:参数固定,数据变化。;似然观点:数据固定,参数变化。阅读完整解释 →观看这一段 →YouTube概率不是似然3:02 – 3:32原站看这一段 ↗
认识概念观察 10 次抛硬币中有 7 次正面的似然函数是什么?+↗似然函数是 L(p)=(107)⋅p7⋅(1−p)3L(p) = \binom{10}{7} \cdot p^7 \cdot (1-p)^3L(p)=(710)⋅p7⋅(1−p)3。它表示观察到 7 次正面和 3 次反面的概率,作为未知参数 ppp(单次抛掷正面的概率)的函数。适用条件:抛掷次数 n=10n=10n=10。;观察到的正面次数 k=7k=7k=7。;ppp 是单次抛掷正面的概率。YouTube概率不是似然2:37 – 3:01原站看这一段 ↗似然函数是 L(p)=(107)⋅p7⋅(1−p)3L(p) = \binom{10}{7} \cdot p^7 \cdot (1-p)^3L(p)=(710)⋅p7⋅(1−p)3。它表示观察到 7 次正面和 3 次反面的概率,作为未知参数 ppp(单次抛掷正面的概率)的函数。适用条件:抛掷次数 n=10n=10n=10。;观察到的正面次数 k=7k=7k=7。;ppp 是单次抛掷正面的概率。阅读完整解释 →观看这一段 →YouTube概率不是似然2:37 – 3:01原站看这一段 ↗