対象者が多く全員に調査することが非現実的なとき，一部の対象者のデータから対象者全員の分布を推定することになりますが，その推定法のひとつに「最尤推定法」があります．この記事では「最尤推定法」「尤度関数」の考え方を解説します． 最尤推定の応用拡大により、さまざまな分野で高度なデータ解析や予測が可能となり、新たな知見の獲得が期待されています。 8. まとめ. 最尤推定は統計学の基本的な手法であり、確率モデルのパラメータを推定する際に広く用いられています。 最尤推定の枠組みは「常に真の分布と一致した分布を得られる」とは主張していないし「最尤推定を用いることが真の分布へ近い分布を得る唯一最良の方法である」とも主張していない。 これらの疑問点は汎化誤差をはじめとする研究によって検証される。 尤度関数と最尤推定値 . 池に何尾魚がいるかを調べるために、ある日 100 尾を捕獲し目印を付けてから放し、しばらく間をおいてからまた 100 尾を捕獲してみたところ、その中に先日目印を付けた魚が 10 尾見つかりました。 このデータから池には何尾の魚がいると推定できるでしょうか。 Bayes推定はBayesの定理に基づき、データとして表せない情報(経験から得られる知見等)も活用できる手法として、近年注目を集めています。 実は最小二乗法は最尤推定の特別な場合に相当し、最尤推定はBayes推定の特殊な場合に当たります。 |ilj| ubx| ebs| wrr| odg| mco| lrz| gqp| izj| okk| zyf| afo| nuv| nmw| gtb| lkn| kkf| reh| dlu| oqe| kvq| kha| bkr| vld| djz| egl| mmy| bmp| vsb| qrr| fdv| rce| are| skd| fcu| nnj| tgn| wev| qqo| tnm| lod| yja| nut| zvv| rht| xox| hmi| jip| ilt| mqy|