Maximum Likelihood Estimation
A Maximum Likelihood Estimation (MLE) egy általános célú, paraméteres módszer statisztikai modellek ismeretlen paramétereinek becslésére, oly módon, hogy megkeresi azokat a paraméterértékeket, amelyek mellett a megfigyelt adatok a legvalószínűbbek. R. A. Fisher által 1922-es, a Philosophical Transactions of the Royal Society folyóiratban megjelent úttörő cikkében formalizált MLE a modern statisztika domináns paraméterbecslési paradigmájává vált, és ez a logisztikai regresszió, a általánosított lineáris modellek, a strukturális egyenletmodellezés és gyakorlatilag az összes paraméteres következtetési eljárás alapvető motorja.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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-algoritmusStatisztika↔ compare
- Logistic RegressionKutatási statisztika↔ compare
- Az Emlékezet MódszereVillamosmérnöki tudomány↔ compare
- Strukturális egyenlet modellezésKutatási statisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →