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问题：最大似然估计法的原理
答案：↓↓↓ 马俊昌的回答： 网友采纳 最大似然估计是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”.故而,若称之为“最大可能性估计”则更加通俗易懂. 最大似然估计的原理 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,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.注意这里的可能性是指不变时,关于θ的一个函数.最大似然估计函数不一定是惟一的,甚至不一定存在. 我也不懂这个,是从网上找的. | 
