1.點估計

點估計主要有兩種方法，分別是矩估計和極大似然估計，具體原理可參考統計學教材。

矩估計需要解n元方程，在R語言中有：

解一次方程：uniroot(),呼叫格式為;

uniroot(f,interval,...,lower = min(interval), upper = max(interval), f.lower = f(lower,...),f.upper = f(upper,...), tol = .Machine$double.eps^0.25, maxiter = 1000)

f指定求解方程的函式；interval為數值向量，指定求解的根的區間，可以用lower,upper分別指定端點；tol表示精度（tolerance），收斂容忍度；maxiter為最大迭代數

解多元方程：multiroot(),呼叫格式

multiroot(f,start,maxiter=100,rtol=1e-6,atol=1e-8,ctol=1e-8,useFortran = TRUE,...)

f指定求解的函式；start給定根的初始值；maxiter指定最大迭代數；rtol和atol為相對誤差和絕對誤差；ctol用於控制迭代停止，如果兩次迭代的最大變化值小於ctol，則停止迭代

最大似然估計：maxLik（）：maxLik包，呼叫格式：

maxLik(logLik,grad=NULL,hess=NULL,start,method,contraints=NULL,...)

logLik是對數似然函式；grad和hess設定對數似然函式的梯度；start是數值向量，設定引數的初始值；method選擇求解最大化的方法；constraints指定對數似然估計的約束。