Data Science/Data Analysis
[Python] 최대 우도(가능도) 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)과 우도 함수(Likelihood Function)
주요 개념최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation)우도 함수(Likelihood Function) 최대 우도(Maximum Likelihood)란 도출된 결과의 각 가설마다 계산된 가능도(우도) 값 중 가장 큰 값을 말한다. 즉 발생할 확률이 가장 큰 가설이라 할 수 있다. 하지만 만약 모수가 알려지지 않은 어떤 \( \theta \)인 확률분포가 있다면 여기서 뽑은 표본들을 이용해 \( \theta \)를 추정할 수 있다. 이를 최대 우도 추정(Maximum Liklihood Estimation, MLE)라고 한다. 우도 또한 정확한 수치가 아닌 추정에 가깝기 때문에 이러한 방식을 적용하기에 적절하다 볼 수 있다. 가장 대표적인 예시인 동전던지기를 예를 들어보자. 만약 10..
