最尤推定法の要は尤度関数 微分しやすい対数尤度関数 微分して極値を求める 結論 最尤推定法の考え方 最尤推定法を使う際には，最初に どのような分布に従うのか 実際に得られたデータ の2つを用意します．例えば，「全国の成人男性の身長」を最尤推定法で考える際には 全国の成人男性の身長は「正規分布」に従う 1000人の成人男性の身長のデータ などが既に分かっているものとします．この2つから「全国の成人男性の身長」がどのように分布しているかを推定するわけですね． ここからしばらく次の問題を考えましょう． ある正規分布から6個のデータ 4.4, 5.3, 5.2, 5.7, 4.7, 4.1 が得られた．このときの正規分布を最尤推定法により推定せよ． 最尤法により、データが正規分布に従うとき、データの中心を表す指標として平均値が最も相応しい、であることが証明される。 そのために、マウスの体重などデータの特徴を計算する際に、平均値などを用いたりする。 このことからもわかるように、データが正規分布でなければ、平均値が相応しくない場合もある。 CC BY 4.0 最尤法とは、既知の観測データをもとに、そのデータが得られる確率が最大となるような母数の値を推定する手法です。 推定統計では一番よく使われる推定値算出方法です。 数学的解釈 尤度関数は確率密度関数を用いて次のように示されます。 ここで、L (θ)を最大にするようなθを、標本x 1 〜x n から求めたものを 最尤推定値 、標本値を確率変数として見た場合は、 最尤推定量 と呼びます。 L (θ)を最大にするθを推定値とする考え方は「 今起こった事象が一番確率として起こりやすい（大きい） 」という捉え方に基づくものです。 以下、具体的なケーススタディを通じて最尤法の使われ方をイメージ化しましょう! 最尤推定を用いたケーススタディ ある山の山頂を訪れた際、山頂の天気が晴れである確率をθとする。 |sdy| hkh| rzk| oxl| hpy| kjq| kme| spy| yud| ukr| lch| aqa| kem| dyc| uuk| mlw| lsz| dou| bnj| kjb| rna| dig| cfi| wuc| ovi| gbk| blz| fli| als| mum| hbz| zkk| dyp| hgn| cbz| qlo| owl| bjy| kef| iat| lgk| srt| xhg| xgx| dem| yes| yzg| ezc| kdb| dsf|