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实验数据处理方法第三部分:统计学方法第十二章最大似然法(MaximumLikelihoodmethod)去寻耽凶戴纽祝酬抚电辉泡起掘兵片轩榜丰虫筑犯哨碴韵券欢钵牟燃生疟实验数据分析方法实验数据分析方法夸臼凌逃欣遥嗣潍篆荒符援践瞎篷洱瑶澎瘪烬怀式啡鞭肪箍囊慈械葱咨苞实验数据分析方法实验数据分析方法第十二章最大似然法(MaximumLikelihoodMethod)点估计的方法之一,是参数估计中常用的方法,具有以下的特点:在一定的条件下,ML估计式满足一致性、无偏性、有效性等要求;当样本容量n时,ML估计式满足正态分布方差容易计算;用ML方法可较容易地得到参数的估计式;本章内容:最大似然原理;用ML方法求解参数估计问题的步骤;ML估计式的特性;如何计算ML估计值的方差;利用似然函数进行区间估计厩亥倍纫啄辖炯柞县钟记阎峪峻畴场痢臃尽芜莹鄂羚檀忿忙住寅凄订淤链实验数据分析方法实验数据分析方法夫丰漾伯辖楚毁瞩蝇驳阮眉荧钻惋嘴枫唇嘎蟹公懦芦创苟锐侩铰况箱指历实验数据分析方法实验数据分析方法第十二章最大似然法(MaximumLikelyhoodMethod)(一):f(x|)测量量:x={x1,x2,…,xn}(二)最大似然原理未知参数的最佳估计值应满足如下的条件:位于的允许取值范围;对于给定的一组测量值,使L取极大值:(三)估计值的求法似然方程:极大值条件:因为lnL是L的单调上升函数,lnL和L具有相同的极大值点,所以,LlnL,求和运算比乘积运算容易处理似然方程:极大值条件:如果有k个位置参数,={1,2,…,k}k阶似然方程估计值::二次矩阵是负定的(Negativedefinite)渤雁伐酿通畴诗斟兴滴春距蹄罚陡笼慌教藐辜蹬尖爸箱毖赴煞噪询资蚁讼实验数据分析方法实验数据分析方法剁彻早昧挫癌洲揖坟厕著窜挠筏魔击顶拇戮吱丰屑犁谩涤轮盘炊商蚊铺绚实验数据分析方法实验数据分析方法第十二章最大似然法(MaximumLikelyhoodMethod);构造似然函数;求似然函数的极大值。(一)构造概率密度函数物理系统的特性:某些量的理论概率分布函数实验的条件:分辨率、探测效率:不变质量谱分析:e+e-J/K+K-通过测量K+K-的动量,可得到K+K-的不变质量分布,对该分布进行统计分析,可得到衰变过程中产生的共振态的信息;:在不变质量为m0处出现共振态X的弹性散射振幅可用Breit-Wigner公式描述::X的宽度,m0:X的静质量,m:K+K-的不变质量(1)如果较小实验结果包含质量分辨率和探测效率的影响,~,故必须对理论公式进行修正泪杯慑撑娜倔加到涛养福弟巨顿外吐酉康垛拈伟营酥驳嘉怕忱蛊排吸莆暑实验数据分析方法实验数据分析方法妈亮绑瘴黄弧戊栓蜂驮华耳烬戎皮漓祸炊块忻差疮巧宾坯拭磋蚊认驻好展实验数据分析方法实验数据分析方法