最大似然估计量：在统计建模中，使“观测到的数据在该模型下出现的概率（似然）”最大的那个参数估计值/估计公式。常用于从样本数据推断模型参数（如正态分布的均值、方差等）。在一些语境里也会泛指“最大似然估计（MLE）”这一整套方法。
/ˌmæk.sɪ.məm ˈlaɪ.kli.hʊd ˈes.tɪ.meɪ.tɚ/
The maximum-likelihood estimator of the mean is the sample average.
均值的最大似然估计量就是样本平均值。
Under mild conditions, the maximum-likelihood estimator is consistent and approximately normal for large samples.
在一些较弱的条件下，当样本量很大时，最大似然估计量是相合的，并且近似服从正态分布。
该术语由三部分构成：maximum（最大）+ likelihood（似然）+ estimator（估计量）。其中 likelihood 在统计学里专指“在给定参数时，数据出现的可能程度”（与日常口语中的“可能性”不同）。20世纪统计学发展中，最大似然思想被系统化并广泛应用，随后“maximum-likelihood estimator”成为描述“由最大似然原则导出的估计量”的标准说法。
Select Language