Maximum Likelihoodschatting
Maximum Likelihoodschatting (MLE) is een algemene parametrische methode voor het schatten van de onbekende parameters van een statistisch model door de parameterwaarden te vinden die de waargenomen gegevens het meest waarschijnlijk maken. Geformaliseerd door R. A. Fisher in zijn baanbrekende artikel uit 1922 in de Philosophical Transactions of the Royal Society, is MLE het dominante paradigma voor parameterschatting geworden in de moderne statistiek en is het de fundamentele motor achter logistische regressie, gegeneraliseerde lineaire modellen, structurele vergelijkingsmodellen en vrijwel alle parametrische inferentieprocedures.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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-algoritmeStatistiek↔ compare
- Logistische RegressieOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Methode der MomentenElektrotechniek↔ compare
- Structurele vergelijkingsmodelleringOnderzoeksstatistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →