11.1参数估让的基本概念 、基本定义 1、似然函数 Like lihood function,LF): 由于x是相互独立的随机变量,因而在给定的θ值下获得测量量 x1x2xn的联合条件概率为 Joint Conditional Probability) L(x,x2,…xn|O)=f(x i=1 (1)似然值 Likelihood): 如果0和x都为固定值,则称L为在特定的0值下,观测 152 xn的似然值; (2)似然函数LF): 如果将L看成是θ的函数,而x固定,则称L为似然函数 (3)可测量量x得pdf: θ固定,L是x的函数11.1 参数估计的基本概念 一、基本定义 1、似然函数(Likelihood Function, LF): 由于xi是相互独立的随机变量，因而在给定的值下获得测量量 x1 ,x2 ,…,xn的联合条件概率为(Joint Conditional Probability) = = n i n i L x x x f x 1 1 2 ( , ,, | ) ( , ) (1)似然值(Likelihood)： 如果和xi都为固定值，则称L 为在特定的值下，观测 量x1 ,x2 ,…,xn的似然值； (2)似然函数(LF)： 如果将L看成是的函数，而xi固定，则称L为似然函数； (3)可测量量xi得pdf： 固定，L是xi的函数