最大似然法（ML）
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最大似然法
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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X服从几何分布：求p的极大似然估计量。
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若X是离散型随机变量，分布律是，（θ是待估计参数），则似然函数是（），X是连续型随机变量，概率密度是，则似然函数是（）.
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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ξ的概率密度为求参数θ的矩估计量和极大似然估计量。
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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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