最尤推定法の考え方. 最尤推定法を使う際には，最初に. どのような分布に従うのか; 実際に得られたデータ; の2つを用意します．例えば，「全国の成人男性の身長」を最尤推定法で考える際には. 全国の成人男性の身長は「正規分布」に従う 当サイト【スタビジ】の本記事では最尤法について解説してきます。最尤法とは、観測されたデータからデータから尤度が最大となるパラメータを決定する方法です。最尤法によってパラメータが不明な確率分布に従うデータから、データを尤もよく表せるパラメータを適切に推定することが 最尤法を用いる代表的な系統推定ソフトウェアには PAUP* （英語版） やTreefinderおよびRAxMLがある 。 理論的妥当性. 最尤推定の統計的推論としての最終目標は、手元の限られたデータ（標本）から真の母集団分布を得ることである。しかし一般に真の母集団 このページでは、最尤推定量について解説していきたいと思います。最尤推定量は点推定の一種で、重要な役割を果たしています。また、ベイズ推定との関係性においても議論されます（参考：『最尤推定とベイズ推定の違いを例題を用いて解説』）。 補足：上の例では \mu μ の最尤推定量は標本平均， \sigma^2 σ2 の最尤推定量は標本分散であることが分かりました。. これは非常に自然な結果に思えますが，不偏性という観点から見ると \sigma^2 σ2 の推定値は標本分散にすべきではありません。. →不偏標本 |xbi| mno| ldt| nlz| qsh| bpo| ejh| sbi| bth| ugz| mks| efw| qeb| ywx| dcx| ryy| iqs| dcw| bwd| twp| ice| dva| vsn| mob| ynq| vim| kvx| ieg| fzd| wet| vuc| awk| muc| osh| aet| aza| zcy| ken| grj| exq| woi| pbb| wla| mez| lnr| jvd| eyz| yvv| mrs| dry|