为什么二阶导矩阵是正定的，用牛顿迭代法就能得到全局最大值嗯

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是看到算COX的部分似然估计的时候 令得分函数U(β)=0来求β
有段话没看明白
这里共变数就是协变量的意思
本题是要求使一阶导函数U(β)为0

为什么信息矩阵是正定的就不会有局部最优解呢 ？
是因为严格凹吗？
严格凹的情况下 牛顿迭代法就一定能收敛吗？不管初值取得怎么样？

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关键词：牛顿迭代法 最大值 迭代法 部分似然 似然估计 最大值 正定 信息