우도 함수(likelihood function): 관측된 데이터를 가장 잘 설명하는 모델 파라미터를 찾는 데 사용되는 함수 우리가 어떤 통계 모델을 가지고 있고, 이 모델은 파라미터 (𝜃) 라는 값에 따라 데이터 생성 방식이 달라진다고 가정 이때, 우리가 실제로 어떤 데이터 (x)를 관측했다면, 우도 함수는 "이 데이터가 관측된 것은 어떤 모수 값 덕분일까?" 라는 질문에 대해 답함 likelihood function 𝐿(𝜃|𝑥): 주어진 데이터 (x)가 참이라는 가정 하에 특정 파라미터 값 (𝜃)이 얼마나 가능성이 있는지?
likelihood function과 pdf 차이의 핵심: '관점의 차이' pdf 𝑓(𝑥|𝜃)는 파라미터 (𝜃)가 주어졌을 때 특정 데이터 (x)가 관측될 확률을 계산 likelihood function 𝐿(𝜃|𝑥)는 데이터 (x)가 주어졌을 때 특정 파라미터 (𝜃)가 그 데이터를 생성했을 가능성 나타냄 수식적으로 보면 𝐿(𝜃|𝑥)와...
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likelihood
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likelihoodfunction
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우도함수
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최대우도법
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최우추정법
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통계
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확률
원문 링크 : Likelihood Function: 우도함수
