Мне нужно кодировать Оценщик максимального правдоподобия, чтобы оценить среднее значение и дисперсию некоторых игрушечных данных. У меня есть вектор из 100 образцов, созданный сnumpy.random.randn(100), Данные должны иметь нулевое среднее значение и единичную дисперсию гауссовского распределения.

Я проверил Википедию и некоторые дополнительные источники, но я немного сбит с толку, так как у меня нет статистики.

Есть ли псевдокод для оценки максимального правдоподобия? Я понимаю интуицию MLE, но не могу понять, с чего начать кодирование.

Вики говорит, что принятие argmax правдоподобия. Что я понимаю: мне нужно рассчитать логарифмическую вероятность, используя разные параметры, а затем я возьму параметры, которые дали максимальную вероятность. Чего я не понимаю: где я найду параметры в первую очередь? Если я случайно выберу другое среднее значение и дисперсию, чтобы получить высокую вероятность, когда я должен прекратить попытки?