有关极大似然估计的问题

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   各位好，我有一个问题想让大家帮我解答一下，有关极大似然估计的问题。我在看文献的时候看到有一个认知加工模型,说的是把人的心理活动分解成各个成分，在这里需要对各个成分的参数进行估计。具体做法就是先为这些成分参数设置一个粗略的值，然后在模型拟合(通过模型预测出来的数据与实际观察到的数据进行拟合)的过程中通过极大似然估计的方法使这些参数发生改变，直到得到一个可能的最小卡方值时为止，此时得到的参数值被认为是各个成分的估计值，这个卡法值就是模型拟合卡方值。我的问题是极大似然估计能做到这一点吗？我对极大似然估计不怎么了解，请高人帮我一下吧！！多谢了！！

[此贴子已经被ereree于2008-6-14 16:42:41编辑过]

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关键词：极大似然估计 极大似然 似然估计 模型拟合 我的问题 极大似然估计

可以，设定迭代次数，会反复迭代，最终收敛

多谢了，还想再问一下，就是我上面所说的这个可能的最小卡方值应该就是模型拟合优度值对吧，如果这个值没有达到显著水平，就可认为模型拟合了数据，如果达到显著就是模型没有拟合数据，而此时得到的参数值就是各个加工成分的估计值，这样子理解对吗？

Thank you.