maximum-likelihood estimation
Ciência da Informação
Verbete 1 de 1
adjetivo
Contexto: "[...] we derive general formulae for second-order biases of maximum-likelihood estimates in a class of symmetric nonlinear models. This class of models is commomly used for the analysis of data containing extreme or outlying obeservationsin samples from a supposedly normal distribution."
Fonte: Statistics & Probability Letters
Fonte: Statistics & Probability Letters
Termo equivalente: estimativa por máxima plausibilidade
Definição: "Maximum likelihood estimation (MLE) is a method of statistical inference that uses a likelihood function to estimate the parameters of a statistical model. The likelihood function is a measure of how likely the model is to have generated the observed data. The MLE of a parameter is the value of the parameter that maximizes the likelihood function."
Fonte: JOHNSON, Richard A, WICHERN, Dean W.; A Review of Maximum Likehood
Fonte: JOHNSON, Richard A, WICHERN, Dean W.; A Review of Maximum Likehood
Definição em português: "Estimação por máxima verossimilhança (EMV) é um método de inferência estatística que usa uma função de verossimilhança para estimar os parâmetros de um modelo estatístico. A função de verossimilhança é uma medida de quão provável é o modelo ter gerado os dados observados. A EMV de um parâmetro é o valor do parâmetro que maximiza a função de verossimilhança.Em outras palavras, EMV é um método para estimar os parâmetros de um modelo estatístico que maximiza a probabilidade de que o modelo tenha gerado os dados observados."