우도 함수

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1 개요[ | ]

likelihood function
尤度 函數, 可能度 函數
우도 함수, 가능도 함수
  • 우도의 함수
  • 최대우도 추정 시에 설정되는 함수
  • 확률 분포 함수에서 확률 변수가 어떤 특정한 값으로 정해져 있을 경우, 매개 변수에 대한 확률값의 함수
  • 주어진 표집값에 대한 모수의 우도는 이 모수를 따르는 분포가 주어진 관측값에 대하여 부여하는 확률의 함수
  • 어떤 표본에서 특정한 값의 집합인 확률변수 [math]\displaystyle{ Z_i(i=1, 2, ···, n) }[/math]를 고정된 모집단 모수 θ의 결합확률밀도함수로 표현한 것
  • 확률변수 [math]\displaystyle{ Y_1, Y_2, \cdots, Y_n }[/math]이 확률밀도 함수 [math]\displaystyle{ f(y_i/\theta) }[/math]를 갖는 모집단에서 추출되고 서로 독립이라고 가정할 때, 독립성에 의해 이들의 결합 밀도 함수는 [math]\displaystyle{ \Pi^n_{i=1} f(y_i/\theta) }[/math]로 주어지는데 이를 의 함수로 해석하여 일컫는 말
  • 우도 함수는 확률분포와 관련은 있지만 확률분포는 아니다.
  • 즉, 합하여 1이 되지 않을 수 있다.

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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