似然推理英文解释翻译、似然推理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 plausible reasoning

分词翻译：

似的英语翻译：

appear; like; seem; similar

然的英语翻译：

but; correct; however; like that; right; so

推理的英语翻译：

inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning

专业解析

似然推理（Likelihood Inference）是统计学中基于概率模型参数估计的核心方法，其核心思想是通过观测数据反推最可能产生该数据的参数取值。该概念源于英国统计学家罗纳德·费舍尔1922年提出的最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）理论。

从方法论角度分析，似然函数L(θ|x)表示在给定参数θ时获得观测数据x的概率密度。推理过程中通过寻找使该函数最大化的θ值，确定最优参数估计。这种方法满足相合性、渐近正态性等优良统计特性，被广泛应用于回归分析、机器学习模型训练等领域。

当前研究显示，似然推理在贝叶斯统计框架中与先验分布结合形成后验分布（Bayesian Inference），在频率学派统计中则保持参数固定而数据可变的特性。这种双重属性使其成为连接两大统计学派的桥梁。美国统计协会（ASA）2023年发布的《统计推断指南》特别强调，正确区分似然与概率的数学内涵是避免统计误用的关键。

网络扩展解释

似然推理（Likelihood Inference）是统计学中基于似然函数进行参数估计和模型推断的核心方法，主要应用于频率学派框架。以下是详细解释：

1.基本概念

似然函数：描述在给定参数下观测到当前数据的可能性，数学形式为 ( L(theta | x) = P(x | theta) )，其中 (theta) 是参数，(x) 是观测数据。
核心目标：通过最大化似然函数（即最大似然估计，MLE）找到最可能生成观测数据的参数值。

2.核心思想

似然原理：所有关于参数的信息都包含在似然函数中，推断应仅依赖当前数据而非未观测的假设。
最大似然估计：通过求导或优化算法找到使 (L(theta | x)) 最大的 (hat{theta})，例如用抛硬币实验估计正面概率 (hat{p} = frac{text{正面次数}}{text{总次数}})。

3.频率学派的应用

参数估计：MLE 是频率学派最常用的点估计方法，具有一致性、渐近正态性等性质。
假设检验：使用似然比检验（Likelihood Ratio Test）比较嵌套模型，统计量为 ( Lambda = -2 ln frac{L(theta_0)}{L(hat{theta})} )，服从卡方分布。
置信区间：基于似然函数的曲率或MLE的分布构建参数的置信区间。

4.与贝叶斯推断的区别

频率学派：仅用似然函数，参数视为固定值，推断依赖重复抽样思想。
贝叶斯学派：结合似然函数与先验分布，得到后验分布 ( P(theta | x) propto L(theta | x) cdot P(theta) )，参数视为随机变量。

5.应用场景

模型拟合：如线性回归、广义线性模型的参数估计。
生物学与医学：基因频率分析、流行病学中的风险因素评估。
机器学习：逻辑回归、最大熵模型等算法的参数优化。

似然推理通过量化参数解释数据的“合理性”进行统计推断，是频率学派的核心工具，与贝叶斯方法形成互补。其优势在于无需先验假设，但可能对模型误设敏感。