展开全部http://zhidao.baidu.com/question/328119028903164605均匀分布f(x)=1/a,0＜x≤a，其它，f(x)=0.求f(x)中的未知参数a的最大似然估计.解：f(X1,X2,X3,...Xn) = 1/(a^n), 0<X≤a,= 1/(a^n), 0<max(X1,X2,X3,...Xn)≤a所以，a的最大似然估值 = max(X1,X2,X3,...Xn).f(z)= nz^(n-1)/a^n, 0<z<a; = 0, 其它。这种参数估值的一个例子：假如敌方的坦克编号是真实的，001, 002, 003, ...., 101,.... 。我们想估计敌方共有多少辆坦克。设敌方共有a辆坦克。我方侦查员见到的编号有 (007, 013,119, 205). 则我们对a的估计就是205. 当然我们的估计可能不对，但这就是最大似然法给出的估值。
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∵X服从参数为λ的泊松分布∴P(X＝m)＝e?λ，（m=0，1，2，…）设x1，x2，…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为L（x1，x2，…，xn；λ）=λxixi!e?λ=e?nλλxixi!∴lnL＝?nλ+ni＝1(xilnλ?lnxi)∴dlnLdλ＝?n+ni＝1令dlnLdλ＝0解得λ＝ni＝1xi＝即λ的最大似然估计量＝已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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展开全部最大似然估计法公式：给定一个概率分布D，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为fD，以及一个分布参数θ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn，通过利用fD，我们就能计算出其概率：但是，我们可能不知道θ的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布D。那么我们如何才能估计出θ呢？一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn，然后用这些采样数据来估计θ。一旦我们获得，我们就能从中找到一个关于θ的估计。最大似然估计会寻找关于 θ的最可能的值（即，在所有可能的θ取值中，寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）。这种方法正好同一些其他的估计方法不同，如θ的非偏估计，非偏估计未必会输出一个最可能的值，而是会输出一个既不高估也不低估的θ值。要在数学上实现最大似然估计法，我们首先要定义可能性：并且在θ的所有取值上，使这个函数最大化。这个使可能性最大的值即被称为θ的最大似然估计。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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