用R语言 求柯西分布的极大似然估计。多个参数θ,γ，有函数optim

()可以求解最优解，你可以通过设置函数的不同参数来得到最佳的估计值。具体的代码可以如下：

# 模拟一个柯西分布的数据
set.seed(123)
x <- rcauchy(100, 0, 2)

# 极大似然估计的对数似然函数
logL <- function(theta) {
  mu <- theta[1]
  gamma <- theta[2]
  sum(log(dcauchy(x, mu, gamma)))
}

# 用optim函数进行求解
res <- optim(c(0, 1), logL)
theta_hat <- res$par

# 输出结果
cat(paste0("mu的估计值为：", theta_hat[1], "\n"))
cat(paste0("gamma的估计值为：", theta_hat[2], "\n"))

在这个代码中，我们首先生成了一个100个来自柯西分布的数据。然后定义了一个对数似然函数，其中参数theta是一个向量，包括mu和gamma。接着，我们用`optim()`函数进行求解最大化对数似然估计值，其初始值设为0和1。最后输出mu和gamma的估计值。

希望这个回答能够帮到您，若有不懂之处，可以继续询问我。