全国统一24小时咨询服务热线
最大似然估计是考研数学概率论与数理统计中参数估计的一种基本方法。参数估计包括点估计和区间估计，所谓点估计是指采用总体的样本来估计总体分布中的未知参数，点估计有两种基本方法，一个是矩估计，另一个是最大似然估计;最大似然估计是利用样本的联合分布律或联合概率密度来求未知参数的方法，这种方法在考研数学中经常出现，因此2016考研的同学应该熟练掌握。下面我们对这种方法做些分析总结，供各位考生参考。
一、最大似然估计法分析
最大似然估计法是通过求似然函数的最大值来求出总体分布的未知参数的统计方法，下面对似然函数和最大似然估计量分析说明如下：
从前面的分析可知，求最大似然估计就是求似然函数或对数似然函数的最大值，求最大值一般是通过求其驻点(即导数或偏导数为0的点)来计算，如果似然函数是未知参数的单调函数，则其最大值在参数的取值区间的端点处取得，如果不是单调函数，则在驻点处取得。
>>扫一扫，考研资讯随身走！
免责声明：本站所提供的内容均来源于网友提供或网络搜集，由本站编辑整理，仅供个人研究、交流学习使用，不涉及商业盈利目的。如涉及版权问题，请联系本站管理员予以更改或删除。
历年真题
面授课程
