尤度と最尤推定法について | Sunny side up!

最近はstanでMCMCするのが楽しいわけですが，僕のごくごく近い範囲の人間から「そもそも尤度ってなんだ」という話があったので，今回は尤度や最尤推定法について書きます。 統計モデリングは確率分布を扱う 何を今更，と思うかもしれませんが，統計モデリングと確率分布は切っても切れない関係にあります。今回は二項分布について話をします。次回はたぶん正規分布について書きます。 さて，二項分布とは，成功と失敗といった2値で表現される結果がでる試行をN回繰り返したとき，成功する回数について表される確率分布です。詳しくはWikipediaを見てください。 二項分布は試行回数と成功確率が決まれば分布の形が決まります。ここで，Rを使って分布を直感的に理解してみましょう。 ここでは試行回数は10回で，成功率は0.5としましょう。バスケットボールのシュートが入るかどうかとか，バッティング練習でヒットになるかどうかと

[sh19910711]

"あるデータを得たときに，分布のパラメータが特定の値であることがどれほどありえそうか（尤もらしいか）を表したもの"

[zou3dazou]

"分布に注目すると，数学的な定義として積分した値が1にならないので「確率」ではなく「尤度」という別の言葉を当てている"

[hsato2011]

尤度は1以上になる．確率の総和は１になる

[hoxo_m]

こちらの最尤法の説明も分かりやすいです→ http://logics-of-blue.com/dlm%E3%81%AE%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9/