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最大似然估计法是由德国数学家高斯在1821年提出的 。 然而，这个方法常归功于英国
统计学家费歇。因为费歇在1922年重新发现了这一方法，并首先研究了这种方法的一些性
质。
某同学与一位猎人一起外出打猎。忽然，一只野兔从前方窜过，只听一声枪响，野兔应
声倒下 .若让你推测一下，是谁击中的野兔,你会怎样想?
你会想：只一枪便击中,一般情况下猎人击中的概率比同学击中的概率大。 故这一枪极大
可能是猎人打的。
你的这一想法中就已经包含了最大似然估计原理的基本思想 。
最大似然估计通过已知结果去反推最大概率导致该结果的参数。
比如，现在已经得到样本值a1,a2,...an了，这表明取到这一样本值的概率比较大，而取到其
他样本值概率比较小。它提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即 “模型已定，
参数未知”，通过若干次试验，观察其结果，利用实验结果得到某些参数值能够使样本出现
的概率为最大。
举个栗子：
1. 关于最大似然估计，下列说法正确的是:
A 最大似然估计的结果是百分百准确的
B 最大似然估计没有任何理论基础
C 最大似然估计是通过已知结果去反推最大概率导致该结果的参数
D 以上说法均不正确
2. 业余选手与职业选手同时射击一个目标，结果只有一人击中目标，根据最大似然估计原理，击中目标的是:
A 业余选手
B 职业选手
C 无法确定谁击中
D 以上说法均不正确
1=>C 2=>B
