Це процес використання даних для пошуку оцінок для різних параметрів, що характеризують розподіл. Оцінка максимальної правдоподібності (MLE) є статистичний метод, який використовується для оцінки параметрів розподілу ймовірностей, які найкраще описують даний набір даних.
Метод максимальної правдоподібності являє собою принцип оцінки, який можна застосовувати до широкого спектру проблем. Однією з переваг методу є те, що за умови виконання припущень, на яких він базується, можна показати, що отримані оцінки мають оптимальні властивості.
Визначення оцінки максимальної правдоподібності. Оцінка максимальної правдоподібності (MLE) — це параметричний метод оцінки щільності даних, який оцінює параметри θ=(θ1,⋯,θm) θ = ( θ 1, ⋯, θ m ) за функцією щільності ймовірності P(x| θ) P ( x | θ ) із спостережуваним набором даних вибірки x=(x1,x2,⋯,xn) x = ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) .
Оцінка максимальної правдоподібності є імовірнісною основою для вирішення проблеми оцінки щільності. Це передбачає максимізація функції ймовірності, щоб знайти розподіл ймовірностей і параметри, які найкраще пояснюють спостережувані дані.
У статистиці оцінка максимальної правдоподібності (MLE). метод оцінки параметрів передбачуваного розподілу ймовірностей за деякими даними спостережень. Це досягається шляхом максимізації функції правдоподібності, щоб згідно з припущеною статистичною моделлю спостережувані дані були найбільш імовірними.
Оцінка максимальної правдоподібності (MLE) — це техніка, яка використовується для оцінки параметрів даного розподілу за допомогою деяких спостережених даних.