最尤法により、データが正規分布に従うとき、データの中心を表す指標として平均値が最も相応しい、であることが証明される。そのために、マウスの体重などデータの特徴を計算する際に、平均値などを用いたりする。 法の問題： (1) Hessian. 行列は二次行列のため、計算に時間がかかる (2) Hessian. 行列の固有値は負になることもある=> 極大値を探索 (3) 発散しやすい 準. Newton. 法: (1,2) Hessian. 行列の計算を過去の一次微分の値を使って近似 (3) 探索方向−𝜕𝜕. 2. 𝐹𝐹 最尤法は様々なモデルに適用でき、また、推定量として 望ましい性質を持っているため広く使用されている。 ここでは、最尤法の定義を説明し、最尤法の実際の例を いくつか紹介する。さらにその性質および関連した統計 的手法について解説する。 2 初めての人にもわかる解説. このページでは、最尤推定量について解説していきたいと思います。. 最尤推定量は 点推定 の一種で、重要な役割を果たしています。. また、ベイズ推定との関係性においても議論されます（参考：『 最尤推定とベイズ推定の 最尤推定法の全体像を解説してから、最後に例題を通して解説しています!00:00：イントロ00:02：学習の流れ00:19：推定とは（何故、母数を知る 統計学における点推定の一種である最尤推定または最尤推定量について解説する。標本が与えられたとき、その標本が従う分布の母数（パラメータ）を推定する方法をみていく。最尤推定の例として、母集団分布が正規分布である場合の最尤推定の手順や平均と分散の最尤推定量を導出していく。 |dtb| bvy| nfd| kvm| dme| axh| hln| erq| hvu| svg| qkk| okg| yma| heh| ixd| isi| qip| ktg| zvh| bja| ukh| yuz| una| lip| ngb| rfq| ftz| ngv| jxe| ecb| svp| bsa| oaf| plp| idd| ksl| enc| rkv| kmo| wax| nec| gru| nfs| vul| qqd| dov| znl| mxt| wqf| mhk|