Regression model

การประมาณค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุด

การประมาณค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุด (Maximum Likelihood Estimation: MLE) เป็นวิธีการเชิงพาราเมตริกทั่วไปสำหรับประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่ทราบค่าของแบบจำลองทางสถิติ โดยการหาค่าพารามิเตอร์ที่ทำให้ข้อมูลที่สังเกตได้มีความน่าจะเป็นสูงสุด วิธีการนี้ได้รับการทำให้เป็นรูปนัยโดย R. A. Fisher ในบทความสำคัญของเขาในปี 1922 ในวารสาร Philosophical Transactions of the Royal Society และได้กลายเป็นกระบวนทัศน์หลักในการประมาณค่าพารามิเตอร์ในสถิติสมัยใหม่ และเป็นกลไกพื้นฐานเบื้องหลังการถดถอยโลจิสติก แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป แบบจำลองสมการโครงสร้าง และกระบวนการอนุมานเชิงพาราเมตริกเกือบทั้งหมด

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. 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
  2. Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury Press / Cengage Learning. ISBN: 978-0534243128

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Likelihood Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateMaximum Likelihood Estimation (Maximum Likelihood Estimation). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/maximum-likelihood-estimation · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026