似然函数为什么要最大

在统计学中，似然函数是关于统计模型参数的函数，表示模型参数的似然性。最大似然估计是一种统计方法，用于计算样本集相关概率密度函数的参数。

最大似然估计

最大似然估计是似然函数的最初和最自然的应用。似然函数的最大值表示相应的参数能使统计模型最合理。基于此，最大似然估计的方法是:首先选取似然函数(通常是概率密度函数或概率质量函数)，整理后得到最大值。实际中通常取似然函数的对数作为求最大值的函数，这样用这种方法得到的最大值与直接求最大值得到的值是一样的。似然函数的最大值不一定是唯一的或存在的。与矩方法相比，极大似然估计具有更高的精度，更少的信息损失，但计算量更大。

似然函数

在数理统计中，似然函数是关于统计模型中参数的函数，表示模型中参数的似然性。“可能性”类似于“概率”或“概率”，是指事件发生的可能性，但在统计学中，“可能性”与“概率”或“概率”是有明确区分的。概率是在某些参数已知的情况下，用来预测下一次观测的结果，而似然是在某些观测已知的情况下，用来估计事物性质的参数。