尤度とは何者なのか？ - MyEnigma

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気

[ymd_tty]

これならわかる最適化数学

[phare]

何が尤もらしいのか。観察されたデータの元での仮説(パラメータ)で成立する尤もらしさ。 "likelihood for a hypothesis given a set of observations"

[razokulover]

尤度のイメージついてきた

[wackyhope]

最尤推定法とベイズ推定の違いも。参考に。

[call_me_nots]

”最尤推定法は、"事前確率を使用せずに尤度のみでパラメータを推定"し、ベイズ推定は、"事前確率と尤度の両方を使用してパラメータを推定"する方法であると言えます”

[xyamashita]

同時確率と式的には同じ。詳細については説明をきちんと読む。

[midnightseminar]

データが連続量の場合、尤度は確率では全くないと思うが。

[teddy-g]

尤度＝likelihood for a hypothesis given a set of observationsと英語で書くと分かりやすいが、これは参照記事からの引用だな。まあ、全体に平易な言葉で分かりやすい。

[rawkranz]

尤度は観測データが出尽くしているとき、ある確率分布のパラメタを当てはめるときどれだけ尤もらしいかを示す。

[yu93xoxoxo]

［統計学］