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Seja X1, X2, ... Xn uma amostra aleatória simples de uma...
Seja X1, X2, ... Xn uma amostra aleatória simples de uma distribuição 
com parâmetro 
unidimensional. Em relação ao método de estimação de por máxima verossimilhança é INCORRETO afirmar que:
o estimador de máxima verossimilhança de será, se existir, o ponto do espaço paramétrico para o qual a função de verossimilhança é máxima;
será, se existir, o ponto do espaço paramétrico para o qual a função de verossimilhança é máxima;a função de verossimilhança L() é dada por L( ; x1,...,xn) = 
;
em muitos casos, o estimador de máxima verossimilhança é dado pela solução de 
como a função logarítmica é monótona crescente, o ponto do espaço paramétrico que faz com que L(
) seja máxima coincide com o ponto que faz com que logL() seja máxima, de modo que também é possível encontrar o estimador de máxima verossimilhança de �� pela solução de 
se T é o valor de no espaço paramétrico que é a solução de 
, então eT é o estimador de máxima verossimilhança de .