也就是用极大似然方法求出参数估计值，数据来自于伽玛分布！！

利用PROC NLP实现极大似然估计，举例
语法：

PROC NLP data=x covariance=h pall tech=newrap;
Max logf;
Parms theta1=0, theta2=0, …, thetan=0;
Array a[10] a1-a10;
Logf = *****;
Quit;

covariance=h,指定协方差矩阵利用Hessian行列式表示

pall,要求显示协方差矩阵、标准误、模型、变量、派生表格及编译程序等，如果仅显示Hessian矩阵信息可以用phes替代pall,若仅显示协方差矩阵可以用pcov替代pall

tech=newrap,执行Newton-Raphson算法

max logf,指定对数似然函数最大化

parms theta1=0,theta2=0,...,thetan=0,提供要估计的参数以及参数的初始化值

array a[10] a1-a10,类似data步中的数组但略有不同，这里用来关联变量以及常数

logf,指对数似然函数

quit,代码结束。