Maximum Likelihood Estimation

Maximum Likelihood Estimation (MLE) er en generell parametrisk metode for å estimere de ukjente parameterne i en statistisk modell ved å finne de parameterverdiene som gjør de observerte dataene mest sannsynlige. Formalisert av R. A. Fisher i hans landemerkeartikkel fra 1922 i Philosophical Transactions of the Royal Society, har MLE blitt den dominerende paradigmet for parameterestimering i moderne statistikk og er den grunnleggende motoren bak logistisk regresjon, generaliserte lineære modeller, strukturell likningsmodellering og praktisk talt alle parametriske inferensprosedyrer.