【摘 要】
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<正>在数理统计中,当随机变量X的分布类型已知时,一个很重要的问题就是要对分布中所含的参数θ进行估计,即所谓的参数估计。在参数估计方法中有一种常用的点估计方法——极大
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<正>在数理统计中,当随机变量X的分布类型已知时,一个很重要的问题就是要对分布中所含的参数θ进行估计,即所谓的参数估计。在参数估计方法中有一种常用的点估计方法——极大似然估计方法（以下简称极大似然估计）。该方法最早是由高斯（C.F.Gauss）提出来的,后来费雷（R.A.Fisher）在1912年又重新提出该方法,并证明了该方法的一些优良性质。极大似然估计方法的背后有着非常朴素的哲理,但是,如果不把握其精髓,则很难让初学者理解和接受。笔者在多年从事概率与数理统计教学中发现,这部分既是数理统计（
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