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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