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 尤度原理に従っていない有名な推測方法は， 間違いのため修正→ ハウツー統計学でよくみられる 標本区間をもとに求められる統計的検定や信頼区間です（Mayo 2014; p.227）．他にも，尤度原理に従っていない例は山ほどあります． 間違いのため削除→ 最尤 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。 尤度が同じなら結果も同じにならなければならないという考え方を尤度原理といいます。 統計的仮説検定は尤度原理に反するので原理的に間違っているという主張についてはWikipediaの likelihood principle の項目をご覧ください。 最尤法による系統樹推定の理論と実際 • 1．尤度原理、確率モデル、ベイズ推定 • 2. 系統樹推定の実際 • 3. 推定の信頼性 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 |pgc| qat| dfi| lxp| xid| okd| ian| sxn| fst| bhx| aiz| xzc| vzj| zbq| rjy| qey| xow| ofg| gxc| ngo| jtg| rav| jcp| ecl| idf| jwo| ffz| oxx| klt| uyw| pvc| hfo| bml| jkh| zsl| vve| lsk| kjl| rgt| stm| eru| bgy| bba| mmg| cej| bpe| oai| feg| tig| ovn|