随机向量 x服从 p 元正态分布 ，回归系数b , 给定 的条件下，y是0,1，y等于1的概率是标准正态分布到bx的积分(iv)用信赖域算法和局部二次近似 编程实现b的最大似然估计 从上述模型中产生独立同分布观测样本 . python代码（不使用minize函数和optimistic包并且产生结果）其中b是（1，2，3.。。。p）附件

以下是使用信赖域算法和局部二次近似的 Python 代码实现 b 的最大似然估计：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 读入数据
data = np.loadtxt('data.txt')
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义负对数似然函数
def neg_log_likelihood(b, x, y):
    y_prob = norm.cdf(np.dot(x, b))
    log_likelihood = np.sum(y * np.log(y_prob) + (1 - y) * np.log(1 - y_prob))
    return -log_likelihood

# 定义局部二次近似函数
def quadratic_approximation(b, x, y, delta):
    grad = np.zeros_like(b)
    hessian = np.zeros((p, p))
    for i in range(n):
        y_prob = norm.cdf(np.dot(x[i], b))
        w = y_prob * (1 - y_prob)
        grad += w * x[i] * (y[i] - y_prob)
        hessian += w * np.outer(x[i], x[i])
    hessian += np.eye(p) * delta
    return grad, hessian

# 定义信赖域算法函数
def trust_region_method(neg_log_likelihood, quadratic_approximation, x, y, delta=1, eta=0.1, tol=1e-6, max_iter=100):
    b = np.zeros(p)
    f = neg_log_likelihood(b, x, y)
    for i in range(max_iter):
        grad, hessian = quadratic_approximation(b, x, y, delta)
        step = np.linalg.solve(hessian, grad)
        b_new = b - step
        f_new = neg_log_likelihood(b_new, x, y)
        rho = (f - f_new) / (-np.dot(grad, step) - 0.5 * np.dot(step, np.dot(hessian, step)))
        if rho < 0.25:
            delta *= 0.25
        elif rho > 0.75:
            delta *= 2
        if rho > eta:
            b = b_new
            f = f_new
        if np.all(np.abs(step) < tol):
            break
    return b

# 最大似然估计
n, p = x.shape
b_mle = trust_region_method(neg_log_likelihood, quadratic_approximation, x, y)
print(b_mle)

注意，由于没有提供数据文件，上述代码中的数据读入部分需要根据实际情况进行修改。