Suurima tõenäosuse meetod
Suurima tõenäosuse meetod (Maximum Likelihood Estimation, MLE) on üldotstarbeline parameetriline meetod statistilise mudeli tundmatute parameetrite hindamiseks, leides parameetri väärtused, mis muudavad vaadeldud andmed kõige tõenäolisemaks. R. A. Fisheri poolt 1922. aasta teedrajava artikli eest "Philosophical Transactions of the Royal Society"'s formaliseeritud MLE on muutunud moodsate statistikate domineerivaks parameetrite hindamise paradigmaksi ning on logistilise regressiooni, üldistatud lineaarmudelite, struktuurvõrrandite modelleerimise ja peaaegu kõigi parameetriliste järeldusprotseduuride aluseks olev mootor.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury Press / Cengage Learning. ISBN: 978-0534243128
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- EM AlgorithmStatistika↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Momentide meetodElektrotehnika↔ compare
- Struktuurvõrrandite modelleerimineUurimisstatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →