Regression model

تقدير الاحتمالية القصوى

تقدير الاحتمالية القصوى (MLE) هو طريقة بارامترية عامة لتقدير المعلمات غير المعروفة لنموذج إحصائي عن طريق إيجاد قيم المعلمات التي تجعل البيانات المرصودة الأكثر احتمالاً. تم إضفاء الطابع الرسمي عليها بواسطة R. A. Fisher في ورقته البحثية الرائدة عام 1922 في المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية، وأصبحت MLE النموذج السائد لتقدير المعلمات في الإحصاء الحديث وهي المحرك الأساسي وراء الانحدار اللوجستي، والنماذج الخطية المعممة، ونمذجة المعادلات الهيكلية، وجميع إجراءات الاستدلال البارامتري تقريبًا.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Fisher, R. A. (1922). On the mathematical foundations of theoretical statistics. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Series A, 222, 309–368. DOI: 10.1098/rsta.1922.0009
  2. Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury Press / Cengage Learning. ISBN: 978-0534243128

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/maximum-likelihood-estimation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMaximum Likelihood Estimation (Maximum Likelihood Estimation). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/maximum-likelihood-estimation · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026