Maximum Likelihood Estimation
Maximum Likelihood Estimation (MLE) is a general-purpose parametric method for estimating the unknown parameters of a statistical model by finding the parameter values that make the observed data most probable. Formalized by R. A. Fisher in his landmark 1922 paper in the Philosophical Transactions of the Royal Society, MLE has become the dominant parameter-estimation paradigm in modern statistics and is the foundational engine behind logistic regression, generalized linear models, structural equation modeling, and virtually all parametric inference procedures.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.