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2024年4月15日发(作者：如何建造自己的网址)
参数估计方法及其R语言实现7篇
第1篇示例：
参数估计是统计学中常用的一种方法，用于估计一个总体或总体
中某一参数的值。在实际应用中，我们往往不能直接得到总体的全部
数据，只能根据抽样数据对总体进行推断。而参数估计方法则可以帮
助我们通过样本数据来估计总体参数的值，从而对总体做出合理的推
断。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。点估计是通过样本
数据计算出一个具体的数值作为总体参数的估计值，通常采用最大似
然估计法、最小二乘估计法等。而区间估计则是通过计算出一个区间，
认为总体参数的真值落在这个区间内的概率较高，常用的方法有置信
区间估计等。
在统计软件R语言中，也提供了丰富的参数估计方法的函数和包，
方便用户进行参数估计的操作。接下来，我们将以几种常见的参数估
计方法为例，介绍它们在R语言中的实现方式。
1. 最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）
最大似然估计是一种常用的参数估计方法，通过最大化似然函数
来估计总体参数的值。在R语言中，我们可以使用“mle”包中的
“mle”函数来进行最大似然估计。下面是一个简单的例子：
假设我们有一个服从正态分布的样本数据，我们要估计这个正态
分布的均值和标准差。我们可以利用“rnorm”函数生成一个正态分
布的样本数据：
```R
(123)
data <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)
```
然后，我们可以定义似然函数，并利用“mle”函数进行最大似然
估计：
```R
library(mle)
likelihood <- function(mu, sigma) {
sum(dnorm(data, mean = mu, sd = sigma, log = TRUE))
}
通过上面的代码，我们就可以得到正态分布的均值和标准差的最
大似然估计值。
2. 置信区间估计（Confidence Interval Estimation）
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