似然函式與最大似然估計
參考部落格《似然函式Likelihood function》
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我的歸納：
概率與似然性
概率用於在已知一些引數的情況下，預測接下來的觀測所得到的結果，而似然性則是用於在已知某些觀測所得到的結果時，對有關事物性質的引數進行估計。
似然函式
是一種關於統計模型中引數的函式。例如，已知有事件A發生，運用似然函式，我們估計引數B的可能性。表明在已知觀測結果情況下，似然函式的值越高，該引數值可使模型越合理。
最大似然估計
-最大似然估計是似然函式最初也是最自然的應用。似然函式取得最大值表示相應的引數能夠使得統計模型最為合理。實際應用中，似然函式的對數作為求最大值的函式。
-在已知試驗結果（即是樣本）的情況下，用來估計滿足這些樣本分佈的引數，把可能性最大的那個引數作為真實的引數估計。
-似然函式的最大值不一定唯一，也不一定存在。與矩法估計比較，最大似然估計的精確度較高，資訊損失較少，但計算量較大。
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