2016考研数学:概率统计之最大似然估计法分析
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：
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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。以上分析希望对大家掌握好最大似然估计法有些帮助，最后文都教育的老师衷心祝各位的考研梦想成真!
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