9.就是常规的mle吧,对似然函数取对数再样本平均,这就是log-likelihood function了。然后最大化对数似然函数,这个可以通过求导得到gradient,令它等于0解参数。hessian就对gradient再求导。
然后渐进方差就是信息矩阵的逆,因为都是iid的,所以非常常规,直接对每个变量的hessian取期望(当然这个积分可能比较复杂)。
d问的话把t-star的概率分布写出来就行,注意也是di的函数。然后继续mle~
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楼主: memovocar
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