【日积月累】 最大似然估计是一种统计推断方法，旨在通过给定的数据找到使观测数据出现概率最大的参数值。这种方法基于极大似然原理，通过已知的样本结果，反推最有可能导致这些结果的模型参数值。本文详细介绍了最大似然估计的基本原理、应用过程以及在不同分布下的具体实现，包括正态分布和二项分布的实例分析。这种方法在经济数学、概率论与数理统计中广泛应用，是统计学中的重要工具。

【日积月累】 大数定理是概率论和统计学的基石，揭示了在大量随机事件中，事件频率如何收敛于事件的概率。本文详细探讨了大数定理的各种形式，包括伯努利大数定律、辛钦大数定律和切比雪夫大数定律，以及中心极限定理的应用。通过这些定理，我们理解了大数定理在统计学中的重要性，并在金融、物理等领域的广泛应用。大数定理帮助我们预测和分析大量样本的平均行为，提供了理论支持。