(これは x1,x2,…,xn の関数となる) を推定値 (最尤推定値) とする方法である。すなわち,得た標本 x1,x2,…,xn を最も起りやすいものとする θ の値を選ぶものである。最大化は対数をとっても不変であるから,方程式 ∂ log fθ(x1,x2,…,xn)/∂θ=0 の根
のなかから最尤推定値を見出す。最尤法は,fθ の形さえ扱いやすいものならば,容易な解析的操作で扱えるので,きわめてしばしば用いられ,一致性,有効性などの推定法評価の望ましい性質を備えている。最も重要な推定法といってよい。
出典 ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典について 情報
maximum likelihood method
観測値の分布に関する確率密度関数は未知のパラメーターの関数であり,尤度(likelihood)はこの関数によって与えられている。この尤度関数が最大になるように未知パラメーターを決定することを最尤法という。最小二乗法は観測値の属する確率密度関数について何も仮定せず成り立つものであるが,観測値が正規分布しているときには,最尤法と最小二乗法とは結果的に同じ答を与える。すなわち,このときには最小二乗法は最尤法の一つである。
執筆者:藤井 陽一郎
出典 平凡社「最新 地学事典」最新 地学事典について 情報
…標本分散Vは母分散σ2の充足推定量であるが,mが未知のときのσ2の不偏推定量Uは充足推定量ではない。 これまでと少し違った観点から推定量を求める方法として最尤(さいゆう)法がある。母集団の分布がパラメーターθを含む密度関数f(x,θ)で表されるとする。…
※「最尤法」について言及している用語解説の一部を掲載しています。
出典|株式会社平凡社「世界大百科事典(旧版)」
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