[Maximum likelihood estimation - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation) > 統計学において、最尤推定（MLE）とは、ある観測データが与えられたときに、仮定した確率分布のパラメータを推定する方法である。これは、仮定した統計モデルのもとで、観測されたデータが最も確率が高くなるように[[尤度関数]]を最大化することで実現される。尤度関数を最大化するパラメータ空間の点を最尤推定値と呼ぶ。 最尤法の論理は直感的で柔軟性があり、そのためこの方法は統計的推測の主要な手段になっている。 --- - [[尤度関数]]において、観測されたデータをよりよく説明するパラメータ変数（$\theta$）はなにか？ --- <blockquote class="twitter-tweet" data-dnt="true" align="center"><p lang="ja" dir="ltr">授業で最尤法の説明をした。今までで一番うまくできた気がする。 <a href="https://t.co/xw3dP8wpVo">pic.twitter.com/xw3dP8wpVo</a></p>&mdash; mutopsy // μ to ψ (@mutopsy) <a href="https://twitter.com/mutopsy/status/1534833409272340481?ref_src=twsrc%5Etfw">June 9, 2022</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>