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最大似然估计的性能分析

在上一节中，我们详细介绍了最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）的基本原理和方法。现在，我们将进一步探讨最大似然估计的性能分析，包括其统计性质、渐近性能、Cramér-Rao下界（CRLB）以及实际应用中的性能评估方法。

1.统计性质

最大似然估计具有许多重要的统计性质，这些性质对于理解其性能至关重要。以下是几个主要的统计性质：

1.1无偏性

无偏性是指估计量的期望值等于被估计参数的真实值。对于最大似然估计，无偏性并不是其固有的性质，但可以通过适当的模型和假设来实现。我们可以通过以