二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）/n
求极大似然函数估计值的一般步骤：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程 。
扩展资料：
极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。
参考资料来源：百度百科——极大似然估计
极大似然估计步骤
1.求极大似然估计的一般步骤：（1） 写出似然函数；（2） 对似然函数取对数，并整理；（3） 求导数 ；（4） 解似然方程 。2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法，有以下极大似然估计法的具体做法：(1)根据总体的分布，建立似然函数 ;(2) 当 L 关于 可微时，(由微积分求极值的原理）可由...
为什么极大似然估计可以用似然方程来求解?
具体来说，极大似然估计的过程可以概括为以下几个步骤：1.建立似然函数：根据已知参数和样本数据，建立一个关于参数的似然函数。这个函数描述了在给定参数的情况下，观察到当前样本的概率。2.对似然函数求导数：对似然函数求导数，得到关于参数的一阶偏导数和二阶偏导数。这些导数可以帮助我们找到使似然函数...
极大似然估计的步骤是什么?
求极大似然函数估计值的一般步骤：（1） 写出似然函数；（2） 对似然函数取对数，并整理；（3） 求导数 ；（4） 解似然方程 。
极大似然估计法详细解法
具体来说，极大似然估计法的步骤如下：1. 假设数据样本服从某个概率分布，例如正态分布、泊松分布等。2. 根据假设的概率分布，写出似然函数，即样本数据的联合概率密度函数，通常用符号 L 表示。例如，对于正态分布，似然函数可以写作：L(μ,σ2|x?,x?,…,xn) = (2πσ2)-n\/2 × exp[-∑(...
什么是极大似然法
极大似然法就是在参数a的可能取值范围内，选取使函数L达到最大的参数值a，作为参数a的估计值。求解过程：1、由总体分布导出样本的联合概率密度函数；2、把样本联合概率密度函数中自变量看成已知常数，而把参数a看作自变量，得到似然函数L；3、求似然函数的最大值点，常转化为求对数似然函数的最大值点...
极大似然估计法的步骤
极大似然估计法的步骤：写出极大似然函数的表达式。极大似然函数是未知变量X的所有可能结果的概率的乘积。求出极大似然函数的对数的表达式并化简整理。由于极大似然函数的表达式是多项的乘积的形式，对关于未知参数求导（梯度）十分复杂，而求其对数之后，不仅没有改变原来的变化趋势，而且求导更加容易。未知...
求极大似然估计的步骤是什么
EX=0×θ2+1×2θ（1-θ）+2×θ2+3×（1-2θ）=3-4θ 故：θ＝¼（3−EX）θ的矩估计量为：θ=¼（3-X）根据给定的样本观察值计算：X=1\/8（3+1+3+0+3+1+2+3）=2 因此θ的矩估计值为：θ=¼（3-X）=¼对于给定的样本值，似然函数为：L（...
极大似然估计值怎么算
对数函数是单调递增的，不会改变原函数的方向，我们下一步要求极值点，所以没有影响）；3.求导数；4.解似然方程（注：这里为什么求导数为0的点就是最大似然估计值呢？因为L里各项都是大于0的，相乘结果也必然大于0，所以函数极值点一定是最大值点）；最后得θ的最大似然估计值为9\/20。
极大似然估计的原理是什么?
极大似然估计的计算过程非常简单：1.写出似然函数；2.求出使得似然函数取最大值的参数的值，这个值就是我们对概率模型中参数值的极大似然估计。1、 极大似然估计从根本上遵循——眼见为实，这样的哲学思想。也就是说，它严格地仅仅利用了已知的实验结果，来估计概率模型中的参数。2、 极大似然估计...
矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么?
求极大似然函数估计值的一般步骤：（1） 写出似然函数；（2） 对似然函数取对数，并整理；（3） 求导数 ；（4） 解似然方程 所谓矩估计法, 就是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.
