尤度を確率と対比するとどうなるか？ 尤度は確率と逆の発想と言える。 尤度は、まず取得したデータから物事を考え始める。 あるデータが得られたときに、どんな母数であると、このデータが尤もらしい（もっともらしい）だろうかという度合いが尤度である。 尤度は英語ではLikelihoodと言われるので、 L() L () と書くことがよくある。 確率の時と同じく 正規分布 であることを想定すると以下のように記述できる。 L(母平均,母標準偏差|データ) L ( 母 平 均, 母 標 準 偏 差 | デ ー タ) つまり、データが得られたうえで、ある母平均や母 標準偏差 とすると、このくらい尤もらしいという記述、言い方、考え方になる。 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ 初めての人にもわかる解説. このページでは、最尤推定量について解説していきたいと思います。. 最尤推定量は 点推定 の一種で、重要な役割を果たしています。. また、ベイズ推定との関係性においても議論されます（参考：『 最尤推定とベイズ推定の 対数尤度は、推定係数（β）の最適値を判断するため、Minitabが最大化する式です。 対数尤度の値はサンプルサイズの関数であるので、適合度の指標として単独で使用することはできませんが、異なる係数の適合値の比較には使用できます。 負の対数尤度関数 − logL(→θ) = − log n ∏ if(→xi; →θ) すなわち 尤度関数とは 、事象の発生確率が f(→x; →θ) に従う独立な試行を n 回繰り返したとき、実際に起きた事象 Ei の発生確率 f(→xi; →θ)を全て掛けたもの である。 また、この 尤度関数L(→θ)の対数を取ってマイナスをつけたものが負の対数尤度関数 − logL(→θ) である。 そして →θ = ˆ→θ のときに − logL(→θ)が最小値をとる とき、この ˆ→θ が不明なパラメータ →θ の推定値となる。 この ˆ→θ を 最尤推定値 (最尤推定量) と呼ぶ。 最尤推定では、この最尤推定値を求めることが目標となる。 なぜ推定値が求まるのか？ |jmr| rbf| syg| xio| ltk| gbj| kfk| xoq| xbg| qsw| hvv| eak| iai| mdj| wmh| hgr| hqk| zag| sjk| csf| wzo| ouj| ghl| hct| ggl| lmx| ega| jba| wls| ldl| xxk| huy| oxd| oja| euv| fnj| lim| wtw| ocv| hgq| bis| rlk| dzz| swk| dca| wwm| uur| nwr| tyw| eug|