求几何分布的最大似然估计值，要详细过程，求
学习首先就是要克制住自己，抵制不良诱惑，一心放在学习上，自己还要对学习感兴趣。不要去想它有多难，其实它是很简单的，学习几何需要一定的想象空间，要有清晰的思路，如果遇到难题自己要能够用多种方法去解题，要慢慢的去试，解几何题就是要试。还有做辅助线，要明确怎样做辅助线，要了解这些，还是要多做题，题做多了就很自然的对一些类型的题有了一定的掌握，做起题来就慢慢的很容易了。主要的还是兴趣，兴趣的养成对于学习几何有很大的帮助。做几何题先由易到难，当祢遇到难题做出来后，自己就会很高兴，有很大的成就感，这样祢会对学习几何很有兴趣的。相信自己，祢一定会学好几何的
由题知g（X；p）=p*(1-p)^(X-1)
∴L（p）=p*(1-p)^(X1-1)*p*(1-p)^(X2-1)…p*(1-p)^(Xn-1)=p^n*(1-p)^∑(Xi-1)
ln L(p)=n ln p+∑(Xi-1) ln(1-p)
d ln L(p)/d (p)=n/p-∑(Xi-1)/(1-p)
令d ln L(p)/d (p)=0,即n/p-∑(Xi-1)/(1-p)=0,∴p=1/（!daoX-1）
即 p=1/（!X-1）为p的最大似，然估计值
注明下 ∑（Xi-1)表示对（X1-1）到(Xn-1)求和
a^b表示a的b次方
(!X)表示X的平均值
p=1/（!X-1）中p的头上面应该加上^
扩展资料：
最大似然法明确地使用概率模型，其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。该方法在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率。
一旦获得，就能从中找到一个关于θ的估计。最大似然估计会寻找关于 θ的最可能的值（即，在所有可能的θ取值中，寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）。这种方法正好同一些其他的估计方法不同，如θ的非偏估计，非偏估计未必会输出一个最可能的值，而是会输出一个既不高估也不低估的θ值。
参考资料来源：百度百科-最大似然估计
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九江县15361451218： 如何写最简单的最大似然估计程序 - ？
咸皇丹黄： 怎么求最大似然估计的概率密度函数?答: 设 X 有f(x), 则最大似然估计的概率密度函数就是 X1,X2, .... Xn 的联合密度函数.由于在讨论估值时 X1,X2, .... Xn 永远都是独立同分布, 所以,最大似然估计的概率密度函数 = f(x1)f(x2)...f(xn)
九江县15361451218： 概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函数为f(x)=p*c^p*x^ - (p+1),x>c;=0 其它,其中c>o为已... - ？
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咸皇丹黄： 连续分布,连续参数空间最常见的连续概率分布是正态分布,其概率密度函数如下: f(x\mid \mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}现在有n个正态随机变量的采样点,要求的是一个这样的正态分布,这些采...
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咸皇丹黄：[答案](1)总体X的分布律为P{X=x}= 1 N, x=1,2,…,N. 所以似然函数为 L(N)=∏limit sni=1P{Xi=xi}= 1 Nn, 1≤xi≤N,&i=1,2,…,n. 当N越小时,似然函数L(N)越大; 另一方面,N还要满足: 1≤xi≤N,i=1,2,…,n, 即N≥max x1,x2,…,xn=x(n). 所以,N的最大似然估计量...
