最尤法
ある確率分布を考えるとき，データは与えられていて未知母数$\theta$の関数と見たとき尤度または尤度関数と呼び$L(\theta)$ と表します．
Lはlikelihood(尤度)の頭文字をとったものです．
この尤度関数を最大にする$\hat\theta$を$\theta$の推定値とする．すなわち
L(\hat\theta)=max_\theta L(\theta)
となる$\hat\theta$を$\theta$とみなす．これを最尤法といいます．
そして推定された値を最尤推定値といいます．実際に求めるときは積を和の形として表すために対数尤度関数
l(\theta)=log_eL(\theta)
の最大値を考えると便利です．最尤推定値の実現値を確率変数に置き換えたものが最尤推定量になります．
では実際に問題を解いていきます．
１問目は
２問目は
参考文献
詳解演習 確率統計