流式细胞术 极大似然估计法原理？

最大似然估计方法是由Gauss和Fisher提出的。它是应用最广泛的参数估计方法。该方法基于直观的极大似然原理。

最大似然原则是样本所代表的状态是所有可能状态中概率最高的状态。一个试验有几个可能的结果，A1，A2，A3当要估计总体x的未知参数θ时，应用这一原理对x的样本进行观察实验，得到该试验结果的样本（x1，X2，…）的观察值，应采用参数θ的估计值，以使该结果的概率最大化。这是极大似然估计方法的基本思想。

极大似然估计法原理？

单调有界序列必有极限是极限理论中的一个重要结论，柯西收敛准则用另一种形式表达了这一结论。本文用数学理论证明了这两个定理是等价的。如果xn∈R和D（xn，xn1）≤D（xn-1，xn）/2。序列{xn}有极限的充要条件是：对于任意给定的ε>0，存在正整数n，当m，n>N时，存在| xn XM |<ε。函数f（x）在无穷远处有极限的充要条件是：对于任意给定的ε>0，Z是实数，当x，y>Z时，| f（x）-f（y）|<ε成立。以下是极限证明：对于任意m，n属于任意m，n是正整数，m>N n-xn-xn-xn-xmn是正整数，m>N是正整数，m>N是正整数，m>N是正整数，m>N是正整数，m>N是正整数，从柯西收敛原理出发，得到了{xn}收敛性

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