请你说出100种参数估计的方法

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r语言参数估计

在R语言中，参数估计通常使用最大似然估计（MLE）或最小二乘估计（OLS）方法。以下是一些常见的参数估计函数：

1. 最大似然估计（MLE）：使用“mle”函数。例如，对于正态分布的均值和方差的参数估计：

library(stats4)
data <- rnorm(100, mean=5, sd=2)
loglik <- function(mu, sigma) {sum(dnorm(data, mean=mu, sd=sigma, log=TRUE))}
fit <- mle(loglik, start=list(mu=mean(data), sigma=sd(data)))
summary(fit)

2. 最小二乘估计（OLS）：使用“lm”函数。例如，对于一元线性回归模型的参数估计：

data <- data.frame(x=rnorm(100), y=rnorm(100))
fit <- lm(y ~ x, data)
summary(fit)

3. 一般线性模型（GLM）估计：使用“glm”函数。例如，对于二项分布的参数估计：

data <- data.frame(x=c(1, 1, 2, 2, 3, 3), y=c(0, 1, 0, 1, 1, 1))
fit <- glm(y ~ x, data, family=binomial(link="logit"))
summary(fit)

这些是R语言中常用的参数估计函数和示例。需要根据具体的问题选择合适的方法和函数。