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2.找到【公式】,点击【插入新公式】;
3.在公式框中输入【似然函数】;
4.最后就能看到似然函数的写法了。
统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。
1.求极大似然估计的一般步骤：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程 。
2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法，有以下极大似然估计法的具体做法：
(1)根据总体的分布，建立似然函数 ;
(2) 当 L 关于 可微时，(由微积分求极值的原理）可由方程组定出，称以上方程组为似然方程.
因为 L 与 有相同的极大值点，所以也可由方程组定出 ，称以上方程组为对数似然方程； 就是所求参数的极大似然估计量。当总体是离散型的，将上面的概率密度函数，换成它的分布律
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似是1821年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）。
极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss（高斯）提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher（罗纳德·费希尔）。
连续型似然函数求法如下。P(X=xi)=C(m，xi)*p^xi*(1-p)^(m-xi)极大似然函数：L(x1，x2……xn，p)=C(m，x1)*C(m，x2)……*C(m，xn)*p^（∑xi）*(1-p)^(mn-∑xi)取对数lnL=ln(C(m，x1)*C(m，x2)……*C(m，xn))。
