Regression model

Μέγιστη Εκτίμηση Πιθανοφάνειας

Η Μέγιστη Εκτίμηση Πιθανοφάνειας (MLE) είναι μια γενικής χρήσης παραμετρική μέθοδος για την εκτίμηση των αγνώστων παραμέτρων ενός στατιστικού μοντέλου, βρίσκοντας τις τιμές των παραμέτρων που καθιστούν τα παρατηρούμενα δεδομένα πιο πιθανά. Τυποποιημένη από τον R. A. Fisher στην εμβληματική του εργασία του 1922 στο Philosophical Transactions of the Royal Society, η MLE έχει γίνει το κυρίαρχο παράδειγμα εκτίμησης παραμέτρων στη σύγχρονη στατιστική και αποτελεί τον θεμελιώδη μηχανισμό πίσω από την παλινδρόμηση λογιστικής, τα γενικευμένα γραμμικά μοντέλα, τη μοντελοποίηση δομικών εξισώσεων και σχεδόν όλες τις παραμετρικές διαδικασίες συμπερασμού.

Εφαρμογή με το StatMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

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

Πηγές

  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

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

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

Αναφέρεται από

ScholarGateMaximum Likelihood Estimation (Maximum Likelihood Estimation). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/statistics/maximum-likelihood-estimation · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026