设总体X服从b（m,p）X1,X2,……，Xn为总体的一个样本，样本观察值为x1,x2,……，星怒，0<p<1,p为未知参数，求位置参数p的最大似然估计量

根据题意，总体X服从二项分布b（m,p），即$P(X=k)=C_m^kp^k(1-p)^{m-k}$，其中$m$为常数，$p$为未知参数。

样本$X_1,X_2,\cdots,X_n$的联合概率密度函数为：
\begin{align*}
L(p)&=P(X_1=x_1,X_2=x_2,\cdots,X_n=x_n)\\
&=\prod_{i=1}^nP(X_i=x_i)\\
&=\prod_{i=1}^nC_m^{x_i}p^{x_i}(1-p)^{m-x_i}\\
&=p^{\sum_{i=1}^nx_i}(1-p)^{nm-\sum_{i=1}^nx_i}\prod_{i=1}^nC_m^{x_i}
\end{align*}

为了求位置参数$p$的最大似然估计量，需要找到使$L(p)$最大的$p$值。由于$L(p)$是$p$的单峰函数，因此只需找到$L(p)$的导数为0的点即可。

对$L(p)$取对数可得：
\begin{align*}
\ln L(p)&=\sum_{i=1}^n\ln(C_m^{x_i})+\sum_{i=1}^nx_i\ln p + (nm-\sum_{i=1}^nx_i)\ln(1-p)\\
&=\sum_{i=1}^n\ln(C_m^{x_i})+\ln p\sum_{i=1}^nx_i + \ln(1-p)\sum_{i=1}^n(m-x_i)
\end{align*}

对上式关于$p$求导可得：
\begin{align*}
\frac{d(\ln L(p))}{dp}=\frac{\sum_{i=1}^nx_i}{p}-\frac{\sum_{i=1}^n(m-x_i)}{1-p}
\end{align*}

令上式为0，解得$p=\frac{\sum_{i=1}^nx_i}{nm}$。因此，位置参数$p$的最大似然估计量为$\hat{p}=\frac{\sum_{i=1}^nx_i}{nm}$。