似然函式是統計學中的一個概念，它是一種關於統計模型參數的函式，用於描述在給定參數下觀察到某一數據樣本的可能性。具體來說，似然函式 \( L(\theta | x) \) 表示在給定數據 \( x \) 的情況下，模型參數 \( \theta \) 的似然性。在數值上，似然函式等於給定參數 \( \theta \) 後變數 \( X \) 的機率，即 \( L(\theta | x) = P(X=x | \theta) \)。
似然函式與機率函式有所不同。機率用於在已知一些參數的情況下預測接下來可能觀測到的結果，而似然性則是用於在已知某些觀測結果時對有關事物性質的參數進行估計。在統計學中，"似然性"和"或然性"或"機率"有明確的區分，但它們的意思相近，都指某種事件發生的可能性。
似然函式在推斷統計學中扮演重要角色，如在最大似然估計和費雪信息中的套用等。最大似然估計是一種常用的參數估計方法，它通過最大化似然函式來估計模型的參數。
總結來說，似然函式是一種評估在給定一組觀測數據時，模型參數取某個值的合理性的函式。它用於參數估計，特別是在最大似然估計中，幫助我們根據數據選擇最合適的模型參數。