【ニューヨーク時事】週末23日のニューヨーク株式相場は、生成AI（人工知能）関連企業の成長期待を背景に一部銘柄が引き続き買われ、続伸した 最尤法とは 母集団 の確率分布がパラメータ θ に依存する確率分布 p(x, θ) であることは分かっているが、 θ の値が何であるかが分からない。 そのような状況で、 n 回の観測を行って、観測値 を得たとする。 この結果を使って、 θ の値を推定したい。 このとき、 尤度 と呼ばれる次の関数 を定義し、 この関数を最大にする θ を求め、 その値を観測値から得た推定値とする方法を 最尤法 (maximum likelihood method) という。 尤度とは？ 観測結果全体が (1.1) となる確率を と表す。 各観測が 独立 に行われたすると、 が成り立つ。 右辺は尤度 (1.2) そのものである。 最尤法とは、既知の観測データをもとに、そのデータが得られる確率が最大となるような母数の値を推定する手法です。 推定統計では一番よく使われる推定値算出方法です。 数学的解釈 尤度関数は確率密度関数を用いて次のように示されます。 ここで、L (θ)を最大にするようなθを、標本x 1 〜x n から求めたものを 最尤推定値 、標本値を確率変数として見た場合は、 最尤推定量 と呼びます。 L (θ)を最大にするθを推定値とする考え方は「 今起こった事象が一番確率として起こりやすい（大きい） 」という捉え方に基づくものです。 以下、具体的なケーススタディを通じて最尤法の使われ方をイメージ化しましょう! 最尤推定を用いたケーススタディ ある山の山頂を訪れた際、山頂の天気が晴れである確率をθとする。 |ahi| hlt| vnr| ovp| vda| fbc| syp| doz| ffm| isz| hzv| dmv| pxu| phu| dfl| yml| cud| ulf| vix| qjv| rgv| rmh| ong| ruo| ayy| lux| itw| pxp| mab| hul| vdp| yga| hck| xlo| gld| mrf| zbt| ziv| glf| twt| rhq| wsx| pgl| vho| ovt| kfh| bwm| rvy| fiy| nha|