宋浩《概率论与数理统计》笔记---7.1.2、参数估计-极大似然估计

宋浩《概率论与数理统计》笔记---7.1.2、参数估计-极大似然估计

一、总结

一句话总结：

概率大的事件比概率小的事件更容易发生

将使A发生的P最大的参数值作为估计值

极大似然估计：就是总体的某些参数未知，通过样本取样来估计这些参数，极大就是最大，似然就是可能性，合起来就是对参数的最大可能性估计

1、极大似然估计 为什么要连乘起来？

本来是联合概率函数，因为独立，所以分开来写

2、极大似然估计 做题步骤？

1、确定总体的概率（对离散型）密度（对连续型）函数

2、写似然函数L(λ)，λ是参数

3、两边去ln（因为是连乘），得lnL(λ)

4、对λ求导，得最大值的话，就是令导数为0

3、极大似然估计 泊松分布例子（离散型）？

就是照着极大似然估计 做题步骤的四步走

4、极大似然估计 指数分布例子（连续型）？

就是照着极大似然估计 做题步骤的四步走

二、内容在总结中

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