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在brm的數學推導中提到了，最大似然估計！！！
最大似然估計（maximum likelihood，ml）
最大似然估計是一種統計方法，它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德·費雪爵士在2023年至2023年間開始使用的。
「似然」是對likelihood 的一種較為貼近文言文的翻譯，「似然」用現代的中文來說即「可能性」。故而，若稱之為「最大可能性估計」則更加通俗易懂。
最大似然法明確地使用概率模型，其目標是尋找能夠以較高概率產生觀察資料的系統發生樹。最大似然法是一類完全基於統計的系統發生樹重建方法的代表。該方法在每組序列比對中考慮了每個核苷酸替換的概率。
例如，轉換出現的概率大約是顛換的三倍。在乙個三條序列的比對中，如果發現其中有一列為乙個c，乙個t和乙個g，我們有理由認為，c和t所在的序列之間的關係很有可能更接近。由於被研究序列的共同祖先序列是未知的，概率的計算變得複雜；又由於可能在乙個位點或多個位點發生多次替換，並且不是所有的位點都是相互獨立，概率計算的複雜度進一步加大。儘管如此，還是能用客觀標準來計算每個位點的概率，計算表示序列關係的每棵可能的樹的概率。然後，根據定義，概率總和最大的那棵樹最有可能是反映真實情況的系統發生樹。
給定乙個概率分布
d，假定其概率密度函式（連續分布）或概率聚集函式（離散分布）為f
d，以及乙個分布引數θ，我們可以從這個分布中抽出乙個具有n
個值的取樣
d，我們就能計算出其概率：
但是，我們可能不知道θ的值，儘管我們知道這些取樣資料來自於分布d
。那麼我們如何才能估計出θ呢？乙個自然的想法是從這個分布中抽出乙個具有n
個值的取樣x
1,x2,...,x
n，然後用這些取樣資料來估計θ.
一旦我們獲得
θ的最可能的值（即，在所有可能的θ取值中，尋找乙個值使這個取樣的「可能性」最大化）。這種方法正好同一些其他的估計方法不同，如θ的非偏估計，非偏估計未必會輸出乙個最可能的值，而是會輸出乙個既不高估也不低估的θ值。
要在數學上實現最大似然估計法，我們首先要定義可能性:
並且在θ的所有取值上，使這個[[函式最大化。這個使可能性最大的
最大似然估計 極大似然估計
目錄最大似然估計 個人部落格 對於最大似然估計我們使用最簡單的拋硬幣問題來進行講解當我們拋一枚硬幣的時候,就可以去猜測拋硬幣的各種情況的可能性,這個可能性就稱為概率一枚質地均勻的硬幣,在不考慮其他情況下是符合二項分布的,即正面和翻面的概率都是0.5,那麼我們拋10次硬幣5次正面在上面的概率為 但是現...
最大似然估計
利用已知的樣本結果，反推最有可能 最大概率 導致這樣結果的引數值 例如 乙個麻袋裡有白球與黑球，但是我不知道它們之間的比例，那我就有放回的抽取10次，結果我發現我抽到了8次黑球2次白球，我要求最有可能的黑白球之間的比例時，就採取最大似然估計法 我假設我抽到黑球的概率為p,那得出8次黑球2次白球這個結...
最大似然估計
最大似然估計 mle mle求解過程 mle maximum likelihood estimation 就是利用已知的樣本結果，反推最有可能 最大概率 導致這樣結果的引數值的計算過程。直白來講，就是給定了一定的資料，假定知道資料是從某種分布中隨機抽取出來的，但是不知道這個分布具體的引數值，即 模型...