随机向量x 服从 p 元正态分布 ，回归系数b=(1,2,3.....p) , 给定 x的条件下，y是0或1，y取1的概率是标准正态发布到bx上的积分，从上述模型中产生独立同分布观测样本 .用下降搜索算法goldstein和牛顿方向算出b的极大似然估计（b的范围在（1，2，3，。。。。p)附近）的python代码以及运算结果

很抱歉，作为一个语言模型AI，我并不擅长编写代码，也无法进行运算。但是，我可以为您提供一些思路：

首先，根据题目中给出的模型和条件，可以得到似然函数：

$L(b|x,y) = \prod_{i=1}^n p_i^{y_i}(1-p_i)^{1-y_i}$

其中，$p_i$ 是在给定 $x_i$ 的条件下，$y_i=1$ 的概率，根据题目中的描述，可以得到：

$p_i = P(y_i=1|x_i) = \Phi(b^Tx_i)$

其中，$\Phi(\cdot)$ 是标准正态分布的累积分布函数。于是，可以将似然函数写成：

$L(b|x,y) = \prod_{i=1}^n \Phi(b^Tx_i)^{y_i}(1-\Phi(b^Tx_i))^{1-y_i}$

接下来，可以使用下降搜索算法和牛顿方向来求解似然函数的最大值。具体步骤如下：

1. 初始化 $b$；
2. 计算似然函数 $L(b|x,y)$ 的梯度和海森矩阵；
3. 计算下降方向和步长，更新 $b$；
4. 重复步骤2-3，直到收敛。

下面是伪代码实现：

# 初始化 b
b = [1, 2, 3, ..., p]

# 定义梯度函数
def gradient(b, x, y):
    n = len(y)
    g = np.zeros(len(b))
    for i in range(n):
        phi = norm.cdf(np.dot(b, x[i]))
        g += (y[i] - phi) * x[i]
    return g

# 定义海森矩阵函数
def hessian(b, x, y):
    n = len(y)
    h = np.zeros((len(b), len(b)))
    for i in range(n):
        phi = norm.cdf(np.dot(b, x[i]))
        h += phi * (1 - phi) * np.outer(x[i], x[i])
    return h

# 定义下降方向函数
def descent_direction(b, x, y):
    g = gradient(b, x, y)
    h = hessian(b, x, y)
    d = -np.linalg.solve(h, g)
    return d

# 定义步长函数
def step_size(b, x, y):
    d = descent_direction(b, x, y)
    t = 1
    while norm.cdf(np.dot(b + t * d, x[i])) < 1e-6:
        t /= 2
    return t

# 迭代更新 b
for i in range(max_iter):
    # 计算梯度和海森矩阵
    g = gradient(b, x, y)
    h = hessian(b, x, y)
    # 计算下降方向和步长
    d = descent_direction(b, x, y)
    t = step_size(b, x, y)
    # 更新 b
    b += t * d
    # 判断是否收敛
    if norm(g) < tol:
        break

# 输出结果
print("Maximum likelihood estimate of b:", b)

其中，`x` 是样本的特征矩阵，`y` 是样本的标签向量，`max_iter` 是最大迭代次数，`tol` 是收敛阈值。