似然推理英文解釋翻譯、似然推理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 plausible reasoning

分詞翻譯：

似的英語翻譯：

appear; like; seem; similar

然的英語翻譯：

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

推理的英語翻譯：

inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning

專業解析

似然推理（Likelihood Inference）是統計學中基于概率模型參數估計的核心方法，其核心思想是通過觀測數據反推最可能産生該數據的參數取值。該概念源于英國統計學家羅納德·費舍爾1922年提出的最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）理論。

從方法論角度分析，似然函數L(θ|x)表示在給定參數θ時獲得觀測數據x的概率密度。推理過程中通過尋找使該函數最大化的θ值，确定最優參數估計。這種方法滿足相合性、漸近正态性等優良統計特性，被廣泛應用于回歸分析、機器學習模型訓練等領域。

當前研究顯示，似然推理在貝葉斯統計框架中與先驗分布結合形成後驗分布（Bayesian Inference），在頻率學派統計中則保持參數固定而數據可變的特性。這種雙重屬性使其成為連接兩大統計學派的橋梁。美國統計協會（ASA）2023年發布的《統計推斷指南》特别強調，正确區分似然與概率的數學内涵是避免統計誤用的關鍵。

網絡擴展解釋

似然推理（Likelihood Inference）是統計學中基于似然函數進行參數估計和模型推斷的核心方法，主要應用于頻率學派框架。以下是詳細解釋：

1.基本概念

似然函數：描述在給定參數下觀測到當前數據的可能性，數學形式為 ( L(theta | x) = P(x | theta) )，其中 (theta) 是參數，(x) 是觀測數據。
核心目标：通過最大化似然函數（即最大似然估計，MLE）找到最可能生成觀測數據的參數值。

2.核心思想

似然原理：所有關于參數的信息都包含在似然函數中，推斷應僅依賴當前數據而非未觀測的假設。
最大似然估計：通過求導或優化算法找到使 (L(theta | x)) 最大的 (hat{theta})，例如用抛硬币實驗估計正面概率 (hat{p} = frac{text{正面次數}}{text{總次數}})。

3.頻率學派的應用

參數估計：MLE 是頻率學派最常用的點估計方法，具有一緻性、漸近正态性等性質。
假設檢驗：使用似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）比較嵌套模型，統計量為 ( Lambda = -2 ln frac{L(theta_0)}{L(hat{theta})} )，服從卡方分布。
置信區間：基于似然函數的曲率或MLE的分布構建參數的置信區間。

4.與貝葉斯推斷的區别

頻率學派：僅用似然函數，參數視為固定值，推斷依賴重複抽樣思想。
貝葉斯學派：結合似然函數與先驗分布，得到後驗分布 ( P(theta | x) propto L(theta | x) cdot P(theta) )，參數視為隨機變量。

5.應用場景

模型拟合：如線性回歸、廣義線性模型的參數估計。
生物學與醫學：基因頻率分析、流行病學中的風險因素評估。
機器學習：邏輯回歸、最大熵模型等算法的參數優化。

似然推理通過量化參數解釋數據的“合理性”進行統計推斷，是頻率學派的核心工具，與貝葉斯方法形成互補。其優勢在于無需先驗假設，但可能對模型誤設敏感。