Estimarea prin Verosimilitate Maximă
Estimarea prin Verosimilitate Maximă (MLE) este o metodă parametrică de uz general pentru estimarea parametrilor necunoscuți ai unui model statistic, prin găsirea valorilor parametrilor care fac datele observate cele mai probabile. Formalizată de R. A. Fisher în lucrarea sa fundamentală din 1922, publicată în Philosophical Transactions of the Royal Society, MLE a devenit paradigma dominantă de estimare a parametrilor în statistica modernă și este motorul fundamental din spatele regresiei logistice, modelelor liniare generalizate, modelării ecuațiilor structurale și practic tuturor procedurilor de inferență parametrică.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Algoritmul EMStatistică↔ compare
- Regresia LogisticăStatistică pentru cercetare↔ compare
- Metoda MomentelorInginerie electrică↔ compare
- Modelarea ecuațiilor structuraleStatistică pentru cercetare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →