Запис о доказима методе

Maximum Likelihood Estimation

Maximum Likelihood Estimation (MLE) is a general-purpose parametric method for estimating the unknown parameters of a statistical model by finding the parameter values that make the observed data most probable. Formalized by R. A. Fisher in his landmark 1922 paper in the Philosophical Transactions of the Royal Society, MLE has become the dominant parameter-estimation paradigm in modern statistics and is the foundational engine behind logistic regression, generalized linear models, structural equation modeling, and virtually all parametric inference procedures.

Sources recorded, not reviewed

Изворни запис

Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.

Таксономски запис методе · regression-model / statistics

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

Отвори пуну методу

Куроване тврдње

Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.

Још увек нема курованих тврдњи

Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.

Сродне методе

Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.

Used in the same domainEM Algorithmmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoMethod of Momentsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoStructural Equation Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.