Regression model
最尤推定法
最尤推定法（MLE）は、観測データが最も確率が高くなるようなパラメータ値を見つけることによって、統計モデルの未知のパラメータを推定するための汎用的なパラメトリック手法である。1922年の王立協会哲学論文誌におけるR. A. Fisherによる画期的な論文で形式化されたMLEは、現代統計学における主要なパラメータ推定パラダイムとなり、ロジスティック回帰、一般化線形モデル、構造方程式モデリング、および事実上すべてのパラメトリック推論手順の基盤となっている。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/maximum-likelihood-estimation
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