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    phare
    phare 何が尤もらしいのか。観察されたデータの元での仮説(パラメータ)で成立する尤もらしさ。 "likelihood for a hypothesis given a set of observations"

    2017/08/28 リンク

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    razokulover
    razokulover 尤度のイメージついてきた

    2017/03/15 リンク

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    wackyhope
    wackyhope 最尤推定法とベイズ推定の違いも。参考に。

    2017/01/28 リンク

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    call_me_nots
    call_me_nots ”最尤推定法は、"事前確率を使用せずに尤度のみでパラメータを推定"し、ベイズ推定は、"事前確率と尤度の両方を使用してパラメータを推定"する方法であると言えます”

    2016/12/06 リンク

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    xyamashita
    xyamashita 同時確率と式的には同じ。詳細については説明をきちんと読む。

    2015/10/13 リンク

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    midnightseminar
    midnightseminar データが連続量の場合、尤度は確率では全くないと思うが。

    2015/04/23 リンク

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    teddy-g
    teddy-g 尤度=likelihood for a hypothesis given a set of observationsと英語で書くと分かりやすいが、これは参照記事からの引用だな。まあ、全体に平易な言葉で分かりやすい。

    2014/09/01 リンク

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    ymd_tty
    ymd_tty これならわかる最適化数学

    2014/08/18 リンク

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    rawkranz
    rawkranz 尤度は観測データが出尽くしているとき、ある確率分布のパラメタを当てはめるときどれだけ尤もらしいかを示す。

    2014/03/03 リンク

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    yu93xoxoxo [統計学]

    2014/02/24 リンク

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