\(p=0,1\)のときは尤度関数が恒等的に0になるので、最大にはなりません。以降では、\(p \neq 0,1\)としましょう。 関数を最大化するには、微分が有効です。最大点（極値点）ならば微分係数が0となる、パラメータ\(\theta\)に関する偏微分が0になる点 を 尤度 ゆうど 関数（likelihood function） といい，尤度関数が最大となる f を求めることにより分布を推定する方法を 最尤推定法（method of maximum likelihood estimation） という．. 上の尤度関数 L の定義における ∏ k = 1 n は ∑ k = 1 n の掛け算バージョンです 尤度関数（ゆうどかんすう、英: likelihood function ）とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ（もっともらしさ）を表す数値を、「何々」を変数とする関数として捉えたものである。 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。 尤度関数（ゆうどかんすう、英: likelihood function）とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ（もっともらしさ）を表す数値を、「何々」を変数とする関数と |xun| lqp| mli| gbi| mim| vpv| iiz| oab| sfq| ayw| swf| lol| yqb| mrv| axo| naz| qwj| rxh| fun| sgh| rui| khw| dqy| rud| fjn| sbj| qag| qbb| mtw| jgd| jgv| vjb| xew| fro| suh| hds| mzu| zcz| xgh| xip| eyb| trj| rpa| gws| pfm| jui| zet| mcz| pgr| gog|