jacky
问题补充说明：设随机变量X的概率密度函数为f(x)=(1/θ)e^(-x/θ),x>0;0,其他，若x1,x2……xn为一组样本值，求θ的最大似然估计。
如图所示：
设随机实来自验E的样本空间为Ω。若按照某种方法，对E的每一事件A赋于一个实数P(A)，且满足以下公理：
（1）非负性：P(A)≥0；
（2）规范性：P(Ω)=360问答1；
（3）可列（完全）可加性：对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1，A2，……，An，……，则称实数P(A)为事件A的概率。
扩展资料：
传统概率又称为拉普拉斯概率，因为其定义是由法国草控木数学家拉普拉斯提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验。在拉普拉斯试验中，事件A在事件空间S中的概率P(A)为：
例如，在一古次同时掷一个硬币和一个骰裂继兰展伟子的随机试验中，假设事件A为获得国徽面且点数大和可苦沉及还于4，那么事件A的概率应该有如下计算方法：
S={(国徽，1点)，(数字，1点)，(国徽，2点)，(数字，2点)，(国徽，3点)，(数字，3点)，(国徽，4点)，(数字，4点)，(国徽，5点)，(数字，5点)，(组切听向粮远并国徽，6点)，(数字，6点)}绿云测前奏事，A={(国徽，5点)，(国徽，6点)}，按照拉普拉斯定义。
A的概率为2/12=1/6，注意到在拉普拉斯试验中存在着若干的疑问，在现实中是否存在着这样一个试验，其单位事件的概率具有精确的相同的概率值，因为人们不知道，硬币以及骰子是否"完美"，即骰子制造的是否均匀，其重心是否位于很准罪长货评正中心，以及轮盘是否倾向于某一个数字等等。
参考资料来源：百度百科-概率论
