参数估计极大似然偏差校正研究.docx

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2025-11-26 发布于江苏
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参数估计极大似然偏差校正研究

引言

在统计学与计量经济学领域，参数估计是揭示数据背后规律的核心手段。其中，极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）因其渐近无偏、有效且具有一致性等优良性质，被广泛应用于回归分析、生存分析、机器学习模型训练等场景。然而，实际研究中常面临小样本量、模型高维性或强非线性等挑战，此时MLE可能表现出显著的偏差——估计值系统性偏离真实参数，导致后续推断（如假设检验、预测）失效。如何校正这种偏差，成为提升参数估计准确性的关键问题。本文围绕极大似然偏差的产生机制、量化方法及校正策略展开系统探讨，旨在为实际应用提供理论指导与技术参考。