점추정 : 최대 가능성 추정법(MLE) 간단명료하게 이해하기

목차 최대 가능성 추정(MLE) 소개 통계에서 MLE의 중요성 주요 개념 및 용어 3.1. 확률 함수 3.2. 로그 확률 3.3. 점수 함수 3.4. 정보 매트릭스 최대 가능성 추정을 수행하는 단계 4.1. 확률 모델 정의하기 4.2. 확률 함수 구축하기 4.3. 확률 함수 최대화하기 4.4. 모델 적합도 평가하기 MLE 예제 결론 최대 가능성 추정(MLE) 소개 최대 가능성 추정(MLE)은 주어진 확률 분포 또는 모델의 매개변수를 추정하는 데 널리 사용되는 통계 기법입니다. MLE의 주요 목표는 모델의 가정이 주어졌을 때 주어진 데이터를 관찰할 가능성을 최대화하는 매개변수 값을 찾는 것입니다. 통계에서 MLE의 중요성 MLE는 통계적 추론에서 중요한 역할을 하며, 미지의 매개변수를 추정하고 신뢰 구간을 구성하는 데 도움이 됩니다. 단순성과 견고성으로 인해 금융, 계량경제학, 생물학, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 주요 개념 및 용어 3.1. 확률 함수 확률 ...

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