9.就是常规的mle吧，对似然函数取对数再样本平均，这就是log-likelihood function了。然后最大化对数似然函数，这个可以通过求导得到gradient，令它等于0解参数。hessian就对gradient再求导。
然后渐进方差就是信息矩阵的逆，因为都是iid的，所以非常常规，直接对每个变量的hessian取期望（当然这个积分可能比较复杂）。
d问的话把t-star的概率分布写出来就行，注意也是di的函数。然后继续mle~

谢谢啦～我是这么做的，不过做出来一个UGLY EQUATION，可以具体写一下Hessian么？论坛币的话，你可以设置附件供我购买～{:2_27:}