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文档简介

参数的极大似然估计系统仿真概述离散事件系统仿真基础随机观测模拟输入数据建模仿真算法设计仿真结果分析一、基础概念二、似然函数三、应用方法四、总结本节内容甲箱：1个黑球99个白球；乙箱：99个黑球1个白球。现抽得一个球发现是白色的，如何推断？4

P{白球|甲箱}=0.99>P{白球|乙箱}=0.01一、基础概念极大似然（MaximumLikelihoodEstimate,MLE）原则：样本来自于被观测到的概率最大的总体。Gauss在1821年

提出MLE思想，

后经Fisher完善。5

一、基础概念

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二、似然函数

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二、似然函数

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二、似然函数

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二、似然函数

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三、应用方法

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三、应用方法

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三、应用方法

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三、应用方法

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三、应用方法15

三、应用方法16

三、应用方法17

三、应用方法18

三、应用方法19

三、应用方法应用方法参数的极大似然估计基本步骤基础定义基础概念引例两位贡献者离散型连续型四、总结两个例子FisherGauss似然函数联合密度函数联合分布律（1）试比较参数估计的两种方法，总结出二者的基本思想及适用条件的不同。（2）试针对其他类型的概率分布，用极大似然估计方法来估计其参数。（3）查阅相关资料，进一步

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