r中如何做极大似然估计

在R中进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）通常涉及以下步骤：

1. 定义模型：首先需要确定你要估计的模型。极大似然估计通常用于参数估计，如正态分布、二项分布、泊松分布等。

2. 构建似然函数：似然函数是概率密度函数的乘积，用于描述数据在给定模型参数下的概率。

3. 求解似然函数：通过数值方法（如梯度下降、牛顿-拉夫森方法等）求解似然函数的最大值，从而得到模型参数的估计值。

以下是一个使用R进行极大似然估计的简单例子，假设我们有一个正态分布的数据集，并希望估计其均值和方差。

```r

set.seed(123)

data

构建似然函数

log_likelihood

mean

sd

sum <0

for (x in data) {

sum