可能有以下几种原因：

1. 初始参数值不合适：优化算法通常需要一个良好的初始参数值来开始搜索。如果初始参数值不合适，可能会导致算法陷入局部最优解，从而导致估计结果偏差较大。尝试使用不同的初始参数值来重新运行优化算法，看是否能够改善结果。

2. 优化算法选择不当：不同的优化算法适用于不同类型的问题。如果选择的优化算法不适合当前的似然函数优化问题，也可能导致估计结果偏差较大。尝试使用其他优化算法来重新运行优化过程，例如使用不同的学习率调度策略或者尝试不同的优化器。

3. 参数范围不合适：如果参数的取值范围设置不当，也可能导致优化算法无法找到最优解。确保参数范围合理，并且考虑对参数进行归一化或标准化，以便更好地适应优化算法。

4. 模型假设不正确：似然函数通常基于一定的模型假设。如果模型假设不正确，可能导致估计结果偏差较大。检查模型假设是否与实际情况相符，并尝试改进模型结构或者使用更合适的模型。

5. 数据质量问题：如果数据存在噪声、缺失或者其他质量问题，也可能导致估计结果偏差较大。确保数据质量良好，并考虑对数据进行清洗或者预处理，以减少对估计结果的影响。

综上所述，当参数估计结果偏差较大且无法通过增加样本量来解决时，可能是代码实现、参数设置、模型假设、数据质量等多个方面的问题。需要逐个排查并尝试不同的解决方法。

！！！！！注意，这是chatGDP回答的，仅供参考。