Regression model
최대우도추정법
최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 관측된 데이터가 가장 가능성 높도록 만드는 모수 값을 찾음으로써 통계 모형의 알려지지 않은 모수를 추정하는 일반적인 파라메트릭 방법이다. R. A. Fisher가 1922년 왕립학회 철학 논고(Philosophical Transactions of the Royal Society)에 발표한 기념비적인 논문에서 형식화한 MLE는 현대 통계학에서 지배적인 모수 추정 패러다임이 되었으며, 로지스틱 회귀, 일반화 선형 모형, 구조 방정식 모형 및 거의 모든 파라메트릭 추론 절차의 근간을 이루는 엔진이다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/maximum-likelihood-estimation
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