极大似然法

一、极大似然法

极大似然法是求估计的另一种方法，是由1821年德国数学家C. F. Gauss提出的，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher。极大似然法也是在概率论中一个很常用的估计方法，也是论证了概率最大的事件，也是最可能发生的事。

例如：猎人师傅和徒弟一起去打猎，遇到一只兔子，师傅和徒弟在同时放枪，结果兔子被打中一枪，人们一般都是会认为师傅的枪法高，所以猜测兔子被打中是猎人师傅打的。

二、极大似然法的原理

1、极大似然法它是建议在极大似然原理的基础上一个统计的方法，而直观想法就是在一个随机试验如果是有若干个可能的结果A、B、C等，在我们的一次实验中，结果A出现了，我们就可以认为实验条件是对A有利的，出现的概率也是比较大的。

2、极大似然法只是一种概率论在统计学的应用，也是参数估计的方法之一。也是说的在一个已知的随机样本中如果是满足了某一种概率，但并不清楚其中的具体参数，就需要通过若干次试验来观察参数估计的结果，利用结果来估算出参数的大概值。

而极大似然估计也是建立在这样的思想上：当我们已经清楚某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们就不会再去选择其他小概率的样本，所以之间就会把这个参数作为估计的真实值。而极大似然估计也只不过是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还是要做区间估计。