最大似然法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一種統計學中常用的參數估計方法。它基於這樣一個原則:給定一組觀測數據,找到一組參數值,使得這些數據在假設的模型下出現的機率最大。具體來說,最大似然法通過構建一個參數化的機率模型,計算出給定模型下觀測數據的機率函式,然後通過最大化此函式來確定模型的參數值。
最大似然法廣泛套用於各種統計模型中,如線性回歸、邏輯回歸、方差分析等,它不僅在遺傳學和統計學的領域得到了廣泛套用,還在系統發生學、信號處理等領域有所套用。
最大似然法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一種統計學中常用的參數估計方法。它基於這樣一個原則:給定一組觀測數據,找到一組參數值,使得這些數據在假設的模型下出現的機率最大。具體來說,最大似然法通過構建一個參數化的機率模型,計算出給定模型下觀測數據的機率函式,然後通過最大化此函式來確定模型的參數值。
最大似然法廣泛套用於各種統計模型中,如線性回歸、邏輯回歸、方差分析等,它不僅在遺傳學和統計學的領域得到了廣泛套用,還在系統發生學、信號處理等領域有所套用。