최대우도추정법
최대우도추정법? 우도함수(likelihood function)를 최대화하는 방법입니다. 우도함수(이산형 분포) $X_{1}, X_{2}, ..., X_{n}$는 모수 $\theta$를 가지는 이산형 확률분포 $f(x,\theta)$로부터 취한 확률변수입니다. 결합분포 $L(x_{1},x_{2}, ..., x_{n};\theta) = f(x_{1},x_{2}, ..., x_{n};\theta)= f(x_{1},\theta)f(x_{2},\theta)\cdots f(x_{n},\theta)$를 우도함수라 합니다. (변수는 $\theta$입니다.) $x_{1}, x_{2}, ..., x_{n}$을 표본의 값이라 할 때 표본의 우도 $L(x_{1},x_{2}, ..., x_{n};\theta)$는 결합확률$P(..
2019. 9. 5.