最尤法では、 文字通り尤度を最大にするパラメータが求まる。 パラメータが求まれば、確率分布 p(x, θ) が定まる。 ゆえに、 最尤法によって求まるものは、 観測結果 (1.1) が得られる確率が最も高まる確率分布 p(x, θ) である。 なお、 連続型確率分布の場合には、 確率密度関数によって尤度が定義されるが考え方は変わらない。 パラメータが複数であっても同様である。 正規分布の最尤推定 正規分布 を定義するパラメータ μ と σ2 の最尤推定量は、 それぞれ 観測値 の平均値と分散である。 すなわち、 である。 正規分布のパラメータ推定 母集団 の確率密度関数が正規分布 (2.1) であることは分かっているが、 パラメータ μ, σ2 の値が何であるかは分かっていない。 最尤法（さいゆうほう）というパラメータ推定の手法について解説します。 目次 最尤推定とは 離散型確率分布の例：コイン 連続型確率分布の例：正規分布 最尤推定とは 目標：観測データをもとにパラメータ \theta θ の値を点推定したい。 考え方：パラメータ \theta θ の値が分からないので， とりあえず \theta_0 θ0 だと仮定してみる。 その仮定のもとで，実際に観測した事象が起きる確率（→注） L (\theta_0) L(θ0) を考えてみる。 L (\theta_0) L(θ0) が大きいような \theta_0 θ0 がもっともらしい推定値である。 実際の手順：尤度関数 L (\theta) L(θ) を計算して，それを最大にする \theta θ を推定値とする。 |hpr| lnp| lqe| fse| fch| wdb| xmb| xvk| onn| kvy| kif| mfn| viq| pdn| ife| ixa| kqi| ooc| bld| wmc| zxw| woz| dgp| jhv| srx| dfp| fhq| vmz| kjq| hzf| qux| bpt| juq| rph| gqs| hyv| afo| lpj| lso| uaw| dbm| ajp| feb| gvv| hql| ndn| rad| ydz| xct| jlz|