最大似然法（ML）
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简述最大似然法（ML）的算法思想。
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常用的点估计的方法有（），（），和最大似然法，最小二乘法。
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设总体分布为N（υ，σ2），υ已知，则σ2的最大似然估计量为（）
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设总体X的密度函数是是取自总体的一组样本值，则a的最大似然估计为（）.
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设是总体X的一个样本，为一相应的样本值。 （1）总体X的概率密度函数为求参数θ的最大似然估计量和估计值。 （2）总体X的概率密度函数为求参数θ的最大似然估计值。 （3）设未知，求p的最大似然估计值。
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设总体X服从正态分布是来自X的样本，则的最大似然估计为（）
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（1）设总体参数σ2已知是来自X一个样本值。求μ的最大似然估计值。 （2）设总体参数μ已知为一相应的样本值。求σ2的最大似然估计值。
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设总体X的概率密度函数是 x1，x2，...，xn是一组样本值，求参数δ的最大似然估计？
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