似然函数单调递增并不是为了取最小值,而是为了找到最大值。
在统计学中,似然函数用于估计参数的最大可能性。
似然函数的数值越大,代表该参数解释观察数据的可能性越高。
因此,我们通过寻找似然函数的最大值,来得到最可能的参数估计值。
具体而言,似然函数的单调递增性保证了我们可以通过调整参数值来增加函数值,直到达到最大值,因而寻找最大值的过程可以简化为找到函数的最小值。
所以,单调递增性是为了方便求取最大值而不是最小值。
另外,这个问题还可以延伸讨论参数估计方法、最大似然估计的性质等相关内容。
最大似然函数单调递增无驻点时
似然函数单调递增并不是为了取最小值,而是为了找到最大值。
在统计学中,似然函数用于估计参数的最大可能性。
似然函数的数值越大,代表该参数解释观察数据的可能性越高。
因此,我们通过寻找似然函数的最大值,来得到最可能的参数估计值。
具体而言,似然函数的单调递增性保证了我们可以通过调整参数值来增加函数值,直到达到最大值,因而寻找最大值的过程可以简化为找到函数的最小值。
所以,单调递增性是为了方便求取最大值而不是最小值。
另外,这个问题还可以延伸讨论参数估计方法、最大似然估计的性质等相关内容。
自变量<=x 只能够取到x 们中最小的那个 如果比最小的大 就不满足这个条件了