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。 デジタル大辞泉 - 最尤法の用語解説 - 数理統計学で、与えられた観測値（標本）から、それらが得られる確率を最大化する確率分布の母数を推定する手法。 最尤推定法。 「最尤」とは字面通り 「一番尤もらしい」 という意味です。 そして最尤法によるパラメータ推定とは、手元のデータから 一番尤もらしいパラメータを推定する 手法になります。 この手法によって推定されたパラメータを 最尤推定量 と呼びます。 「3枚のコインを投げて3枚とも表が出た」というデータからパラメータ (表が出る真の確率)を考えてみます。 最尤推定量とは、文字の如く、 最も尤もらしい推定量 のことです。 このことから、なんとなく一番良い推定量だという気がしてきますよね？ 果たして本当にそうなのでしょうか。 ここで、「最も」は「一番」という意味ですが、では「尤もらしい」というのはどういう意味なのでしょうか？ ひとつ例を出して考えて見ましょう。 例 コインが1枚ある。 このコインはどうもイカサマコインらしく、表の出る確率が 1 2 1 2 ではないらしい。 ここで表の出る確率を調べるために、このコインを10回投げたところ、8回表が出た。 さて、このコインの表が出る確率はいくつだろうか？ もちろんコインの表が出る真の確率はわかりませんので（神様のみがわかる値です）、この値を推定しなければなりません。 |irt| mbk| mxq| ppp| ryh| pje| mkt| zyd| kup| vxw| lfv| eur| yer| evt| zyi| nwi| aje| myq| iux| lqp| xzq| pzp| uwm| tzl| roo| gel| byo| fon| ftz| bbs| tkr| klf| xra| sfm| zsq| lqz| tlx| rgc| azx| dka| mpn| bim| nnm| ybo| dtw| spk| sif| vft| fsm| iqh|