Regression model

Оценка по максимално правдоподобие

Оценката по максимално правдоподобие (MLE) е общ параметричен метод за оценяване на неизвестните параметри на статистически модел чрез намиране на стойностите на параметрите, които правят наблюдаваните данни най-вероятни. Формализирана от Р. А. Фишър в неговата основополагаща статия от 1922 г. в Philosophical Transactions of the Royal Society, MLE се превърна в доминираща парадигма за оценяване на параметри в съвременната статистика и е основополагащият механизъм зад логистичната регресия, обобщените линейни модели, моделирането на структурни уравнения и практически всички параметрични процедури за извод.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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

Цитиран в

ScholarGateMaximum Likelihood Estimation (Maximum Likelihood Estimation). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/maximum-likelihood-estimation · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026