maximum likelihood是什麼意思，maximum likelihood的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE） 是統計學中一種基于概率模型來估計未知參數的核心方法。其核心思想是：在給定觀測數據的前提下，選擇能使該數據出現“可能性”（似然性）最大的參數值作為最優估計。

詳細解釋如下：

1. “似然”（Likelihood）的含義：

   • 似然描述的是：在某個特定的參數值設定下，當前已觀測到的數據出現的相對可能性有多大。
   • 它與“概率”概念緊密相關但有區别：概率通常指在已知參數的情況下，預測未來觀測數據的可能性；而似然則是在已知觀測數據的情況下，評估不同參數取值的合理性。
   • 形式上，似然函數 L(θ | x) 定義為給定參數 θ 時，觀測到數據 x 的概率密度函數（連續變量）或概率質量函數（離散變量）的值：L(θ | x) = P(X = x | θ) 或 f(x | θ)。這裡的 θ 代表待估計的參數（可以是單個值或向量），x 代表已觀測到的數據（可以是單個樣本或樣本集）。

2. “最大”（Maximum）的含義：

   • MLE 的目标就是尋找那個能使似然函數 L(θ | x) 達到最大值的參數值 θ̂。
   • 直觀理解：在所有可能的參數值中，θ̂ 使得我們實際觀測到的這組數據 x 看起來“最不意外”、最有可能發生。換言之，我們選擇讓觀測數據“看起來最合理”的那個參數值作為估計值。

3. 估計過程：

   • 構建似然函數：基于數據的概率分布模型（如正态分布、泊松分布等）和觀測數據，寫出似然函數 L(θ | x)。對于獨立同分布 (i.i.d.) 的樣本，似然函數通常是各樣本點概率密度/質量函數值的乘積。
   • 最大化似然函數：通過數學方法（通常是對似然函數或其對數求導并令導數為零）找到使 L(θ | x) 最大的 θ 值。由于對數函數是單調遞增的，最大化對數似然函數 ln L(θ | x) 通常比直接最大化似然函數本身在數學上更方便（将乘積轉化為求和），且結果相同。因此，實際求解的通常是：

     hat{theta}_{MLE} = argmax_{theta} ln L(theta | x)

   • 求解方程：解由導數等于零得到的方程（似然方程或對數似然方程），其解即為最大似然估計值 θ̂。

4. 核心特點與應用：

   • 一緻性 (Consistency)：當樣本量足夠大時，MLE 估計值會收斂到參數的真實值。
   • 漸近正态性 (Asymptotic Normality)：在大樣本下，MLE 估計量的分布近似服從正态分布，其均值接近真實參數值，方差達到理論下界（Cramér-Rao 下界），表明它是漸近有效的。
   • 不變性 (Invariance)：如果 θ̂ 是 θ 的 MLE，那麼對于函數 g(θ)，g(θ̂) 是 g(θ) 的 MLE（隻要 g 是一一映射）。
   • 廣泛應用：MLE 是統計學、計量經濟學、機器學習（尤其是生成模型、邏輯回歸等）、信號處理、生物信息學等衆多領域參數估計的基石方法。它提供了一種在模型假設下，基于數據驅動尋找“最優”參數的理論框架。

權威性參考來源：

• Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury. 這本經典教材的第 6 章和第 7 章對最大似然估計的原理、性質（一緻性、漸近正态性、有效性）和計算方法進行了系統、嚴謹的闡述，是理解 MLE 理論深度的标準參考。
• Wasserman, L. (2004). All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer. 該書第 9 章提供了關于最大似然估計的清晰、簡潔的介紹，包括基本概念、計算方法以及大樣本性質，適合快速掌握核心思想。
• Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 在機器學習領域，該書第 2.3 節将最大似然估計置于概率模型框架下進行講解，并展示了其在回歸、分類等任務中的應用（如用于拟合高斯分布、邏輯回歸參數），是理解 MLE 在 ML 中實踐的重要參考。
• PennState STAT 414 / 415: Applied Probability and Statistics - Introduction to Mathematical Statistics. 賓夕法尼亞州立大學的這門線上課程材料（特别是關于點估計的部分）提供了對 MLE 概念、計算步驟和性質的詳細教學講解和示例。

網絡擴展資料

Maximum likelihood（最大似然估計）是統計學中一種參數估計方法，其核心思想是通過觀測數據尋找最可能生成這些數據的參數值。以下是詳細解釋：

1. 基本概念 在概率模型中，假設觀測數據$X$服從某個分布，其概率密度函數為$P(X|theta)$，其中$theta$是未知參數。最大似然估計的目标是找到使該函數值最大的$theta$值，即認為這個$theta$最有可能産生觀測數據。

2. 數學表達 似然函數定義為： $$ L(theta|X) = prod_{i=1}^n P(xi|theta) $$ 通常會對數化處理為對數似然函數： $$ ln L(theta|X) = sum{i=1}^n ln P(x_i|theta) $$ 通過求導并令導數為零來求解最大值。

3. 執行步驟

   • 建立概率模型
   • 構建似然函數
   • 對數轉換簡化計算
   • 求導解方程
   • 驗證是否為全局最大值

4. 經典示例 抛硬币實驗中，若10次出現7次正面：

   • 似然函數：$L(p) = p(1-p)$
   • 最大似然估計解$p=0.7$，這與直覺一緻

5. 應用領域 廣泛應用于機器學習（如邏輯回歸）、計量經濟學、生物統計等領域。其優勢在于大樣本下具有一緻性、漸近正态性等優良性質，但可能受限于模型假設的準确性。

需注意：當樣本量較小時可能過拟合，且對異常值敏感。實際應用中常結合貝葉斯估計或正則化方法改進。

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