数理统计(二)-参数估计:点估计【矩估计法、最大似然估计法(似然函数、对数似然函数、牛顿-拉弗森迭代算法、拟牛顿迭代算法)】、区间估计【双侧置信区间、单侧置信区间、置信水平、枢轴量、枢轴量的分布】 - Go语言中文社区

数理统计(二)-参数估计:点估计【矩估计法、最大似然估计法(似然函数、对数似然函数、牛顿-拉弗森迭代算法、拟牛顿迭代算法)】、区间估计【双侧置信区间、单侧置信区间、置信水平、枢轴量、枢轴量的分布】


1 点估计
2 基于截尾样本的最大似然估计
3 估计量的评选标准
4 区间估计
5 正态总体均值与方差的区间估计
6 (0-1)分布参数的区间估计
7 单侧置信区间

一、最大(极大)似然估计法

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