■　最尤推定から
　データからβ；βmlを計算することができる.
　　　　 　　　　　・・・①　　　　　　

　最尤推定では次２式=0を解くのが手順

　　

　　　　　βml = 0.3670727799452210　
　　　
　　この値を各εiの計算に使用すると*、
　　　　　　　　　　ℒ= 0.0365017860140076　
　　　　*この推定では、
　　　　　　データの組D(x,y)から尤度方程式をとおして、解としてβxyを計算
　　　　　　βxyの関数ε(β)をとおして εxyを計算
　　

　　　　　　　　　　ε(β)　=  

　　　　　　計算したβxy、εxyから 関数ℒ(β、ε)；　① をとしてℒxyを計算
　　　　　　　　　　　同様に｜β、｜ε も βxy、εxyの関数となる
　　 　　という段階を経る.
　　 εがβだけで決まる、と仮定しておくことになる.
　　同時に、εはβと強く関連している.

・　解せないのは、この段階を経ると β微分が、　　
　　　　 ℒ｜β = 1.28E-15
　となって、ゼロにならない.　

■　関連を弱めて ℒ｜β ゼロを探る
　ℒ｜βの、非0の問題を調べるために、εを固定し、βをすこし自由に動かす.微分の動きをみる.

　　　β　　βml　　　→　β±⊿
　　　ε　　ε(βxy)　　→　ε(βxy)
　　　
　εxyを固定して、βを増減すると突然　E-17程度のところでゼロをまたぐ.このときℒは、 E-8あたりまで変化しない.
　　　

　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　      　　β：βxyからの差

　βxyのごく近くで不連続となっている.

■　ℒが変化し始める、βの一例
  　　　 　 　 β  = 0.3670727869　　　　 > βxy = 0.367072779945
　　　　　　 ℒ = 0.0365017860140085　> ℒxy
　　　　ℒ|β ；-2.52E-7 <0　！！　
　マイナスな傾きを示しながら、増加しているℒ

■　尤度方程式に依れば　minℒのあるあたりの見当はつく.しかしβ微分 がゼロでなく、傾きが「ある」ようにみえる.
　ℒ｜β=0 の解がない.ばかりか、傾きがあるのにℒが変化しないというおかしなことが起こっている.