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最大似然估计法

设总体 \(X\) 的分布律（或概率密度）\(p(x;\theta)\) 为已知，其中 \(\theta \in \Theta\) 为未知参数。\(X_1,X_2,\cdots,X_n\) 为来自总体 \(X\) 的一个样本，\(x_1,x_2,\cdots,x_n\) 是样本的一组样本值，

  • 称 \(L(\theta)=\displaystyle\prod\limits_{i=1}^{n}p(x_i;\theta)\) 为参数 \(\theta\) 的似然函数 (Likelihood function)。
    • 若总体是离散型随机变量，它的意义是随机点 \((X_1,X_2,\cdots,X_n)\) 落在样本点 \((x_1,x_2,\cdots,x_n)\) 的概率。
    • 若总体是连续型随机变量，则是落在样本点附近的概率。
  • 称能使 \(L(\theta)\) 取得最大值的 \(\hat{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)\) 为参数 \(\theta\) 的最大似然估计 (Maximum likelihood estimation、MLE)。
    • 称 \(\hat{\theta}(X_1,X_2,\cdots,X_n)\) 为 \(\theta\) 的最大似然估计量。
    • 称 \(\hat{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)\) 为 \(\theta\) 的最大似然估计值。

思想：固定 \(x_1,x_2,\cdots,x_n\)，然后找到一个 \(\hat{\theta} \in \Theta\) 使得 \(L(\theta)\) 取得最大值。换句话说就是使随机点 \((X_1,X_2,\cdots,X_n)\) 落在样本点 \((x_1,x_2,\cdots,x_n)\)（附近）的概率最大。

求解步骤：

  1. 写出似然函数：\(L(\theta)=\displaystyle\prod\limits_{i=1}^{n} p(x_i;\theta)\)。
  2. 取自然对数，方便求导：\(\ln L(\theta)=\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n} \ln p(x_i;\theta)\)。
  3. 令 \(\dfrac{\partial \ln L(\theta)}{\partial \theta_i}=0\) (\(i=1,2,\cdots,k\))，解得 \(\hat{\theta}_i=\hat{\theta}_i(x_1,x_2,\cdots,x_n)\) (\(i=1,2,\cdots,k\))。

不变性

设 \(\theta\) 的函数 \(u=u(\theta)\) (\(\theta \in \Theta\)) 具有单值反函数 \(\theta=\theta(u)\) (\(u \in U\))，\(\hat{\theta}\) 是总体 \(X\) 的概率分布中参数 \(\theta\) 的最大似然估计，则 \(\hat{u}=u(\hat{\theta})\) 是 \(u(\theta)\) 的最大似然估计。

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