Estimasi Kemungkinan Maksimum
Estimasi Kemungkinan Maksimum (MLE) adalah metode parametrik serbaguna untuk mengestimasi parameter tak diketahui dari model statistik dengan menemukan nilai parameter yang membuat data yang teramati paling mungkin. Diformalisasi oleh R. A. Fisher dalam makalahnya yang monumental tahun 1922 di Philosophical Transactions of the Royal Society, MLE telah menjadi paradigma estimasi parameter yang dominan dalam statistik modern dan merupakan mesin fundamental di balik regresi logistik, model linier umum, pemodelan persamaan struktural, dan hampir semua prosedur inferensi parametrik.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Algoritma EMStatistika↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Metode MomenTeknik Elektro↔ compare
- Pemodelan Persamaan StrukturalStatistika Penelitian↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →