极大似然估计的原理和方法

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《极大似然估计》word版

第八章 参数估计第一节 参数的点估计二、极大似然估计法极大似然估计最早是由高斯于1821年提出，但一般将之归功于英国统计学家Fisher,R.A,因为Fisher,R.A在19___证明了极大似然估

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对数极大似然估计

- 第八章 对数极大似然估计 - 极大似然估计法(maximum likelihood, ML)，是不同于最小二乘法的另一种参数估计方法，是从极大似然原理发

极大似然

第二章 参数估计【学习目标】1、掌握矩估计的替代原则；会求已知分布中未知参数的矩估计（值）2、熟练掌握极大似然估计的思想及求法3、估计量的评价标准：无偏性、有效性、相合性的定义4、统计量的无偏性的判断

极大似然估计课件

- 本章大纲 - 点估计的基本概念置信区间估计的基本概念两种基本的点估计方法有效估计和C-R下界充分统计量 - - 学习目标

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- 极大似然法求估计量的步骤：(一般情况下) - - - - -

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- 极大似然法求估计量的步骤：(一般情况下) - 说明：若似然方程（组）无解，或似然函数不可导，此法失效，改用其它方法. - 例1

极大似然估计的题库

1.设总体X的概率密度函数是其中为未知参数。是一组样本值，求参数的最大似然估计。解：似然函数 　

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