And I also talk about the frequentest way of doing inference, which is the method of maximum likelihood. The next chapter in this part of the book.
我还讲了最常用的推理方法 即最大似然法 这本书这一部分的下一章。
Method of maximum likelihood
原声例句
a student's guide
中文百科
最大似然估计 Maximum likelihood estimation
（重定向自Method of maximum likelihood）
![在不同比例参数值下一个二项式过程的可能性曲线t = 3, n = 10；其最大似然估计值发生在其众数并在曲线的最大值处。](/Images/godic/202501/27/BinominalLikelihoodGraph4622.png")
在统计学中，最大似然估计，也称为最大概似估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
英语百科
Maximum likelihood 最大似然估计
（重定向自Method of maximum likelihood）
![Ronald Fisher in 1913](/Images/godic/202501/27/Youngronaldfisher24622.JPG")
![likelihood function for proportion value of a binomial process (n = 10)](/Images/godic/202501/27/MLfunctionbinomial-en.svg4622.png")
![Maximum de vraisemblance : influence de la tendance centrale.](/Images/godic/202501/27/Maximum_de_vraisemblance_position_loi_normale_centree_reduite.svg4623.png")
In statistics, maximum-likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model given data.
The method of maximum likelihood corresponds to many well-known estimation methods in statistics. For example, one may be interested in the heights of adult female penguins, but be unable to measure the height of every single penguin in a population due to cost or time constraints. Assuming that the heights are normally distributed with some unknown mean and variance, the mean and variance can be estimated with MLE while only knowing the heights of some sample of the overall population. MLE would accomplish this by taking the mean and variance as parameters and finding particular parametric values that make the observed results the most probable given the model.
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