Self-Study
當我們已經知道平均值是數據的平均值時，為什麼還要使用 MLE 來估計平均值？
我在教科書中遇到了一個估計平均值的問題。教科書問題如下：
假使，假設數據點，,, . . . ,, 由均值未知但方差已知的一維高斯 pdf 生成。推導出均值的 ML 估計。
我的問題是，當我們已經知道平均值是數據的平均值時，為什麼我們需要使用 MLE 來估計平均值？該解決方案還說 MLE 估計是數據的平均值。我是否需要做所有累人的最大化 MLE 步驟來找出平均值只不過是數據的平均值，即?
當我們已經知道平均值是數據的平均值時，為什麼還需要使用 MLE 來估計平均值？
教科書問題指出來自
他們告訴你是已知的，但是必須估計。 一個好的估計真的那麼明顯嗎?!
這裡，.
這對我來說並不明顯，我很驚訝地發現它實際上是 MLE 估計。
另外，考慮一下：如果已知並且未知？在這種情況下，MLE 估計器是
請注意，此估計器與樣本方差估計器有何不同！難道“我們已經知道”樣本方差由以下等式給出嗎？