事後分布を理解する – 環境マーケティング論分野このようにどんな$p$を想定するかで尤度は異なる。ならば、尤度が最も高い$p$が最も尤もらしいと考えてよいのではないか？ この考え方が最尤法（さいゆうすいてい method of maximum likelihood）あるいは最尤推定（maximum likelifood estimation, MLE）。これで求められた$p$が最尤推定量（maximum likelihood estimator, MLE） 例の尤度は、 $$\Pr(y=(1,1,0|p)=p^2(1-p)$$ でした。これを最も大きくする$p$は？ $f(x)=x^2(1-x)$のグラフを描いてみるとこんな感じ。 このカーブが一番高くなっている横軸の値が最尤推定量ということ。しかし、図では正確な値はわからないので計算してみる。 尤度$\Pr(y|p)=p^2(1-p)$の傾きが0になっているところが一番大きいのだから、
