P(X=x)=(Xe~-)/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1)
P(x-=2....(X=xn)=N)(xien)/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零，得到入的极大似然估计。
极大歼轿带似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似是1821年帆孝首先氏芦由德国数学家高斯（C. F. Gauss）提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）
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 。
λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值败知）。
求极大似然函数估计值的一般步骤：宏圆
1、根据总体分布，写出似然函数；
2、对似然函数取对数，并整理；
3、求整理后的似然函数求导数；
4、列出似然方程，并解似然方程。
扩展资料
极大似然估计的特点：
1、比其他估计方法更加简单；
2、收敛性：无偏或者渐近无偏，当样本数目增加时，收敛性察绝消质会更好；
3、如果假设的类条件概率模型正确，则通常能获得较好的结果。但如果假设模型出现偏差，将导致非常差的估计结果。
λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值）。
因为总体X服从泊松分布
所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ
因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 (即X的平均数）
所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号）＝X拔
扩展资料：
当二项分春者坦布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布扒桐的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。
事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的，具体推导过程参见本词条相关部分。
参考资料来源：百度百嫌核科-泊松分布
这个打不出来啊，大概思想是求出似然函数，就是n个泊松概率则毕函数求积，然后取对数，就是ln（n个泊松概率函数求积），之后对λ求导，让得出来的式高盯简戚裤子等于零。
过程！！结果我知道
