3장 최우추정법: 확률을 사용한 추정이론

최우추정법은 '어떤 데이터를 얻을수 있는 확률'을 설정하여 그 확률을 통해 가장 적합한 파리머터를 찾아낸다.

ex) 만일 동전 던지기에서 10번 던져서 앞앞앞앞앞뒤뒤뒤뒤뒤(원하는 결과) 가 나왔다고 하면 동전 던지기라는 행위는 1/2 확률(모수)이라고 생각할수 있음 하지만 만약 10번 다 앞면만 나왔다면 동전 던지기라는 행위가 1/2 확률이 아니라 다를 것이라고 생각하는 것

즉, 10번 다 앞면이 나오려면 동전 던지기의 확률이 어떨 때 가능성이 제일 높을까?를 구하는 것

 

 

파라메트릭의 3 단계

(1) 파라미터를 포함한 모델(수식)을 설정한다.

(2) 파리미터를 평가할 기준을 정한다.

(3) 가장 적합하다고 평가할수 있는 파리미터를 결정한다.

 

 

3.11 데이터 발생 활률 설정

- 데이터 의 배경에 있는 함수관계와 더불어 데이터에 포함되는 오차를 함께 추정함

 

3.12 우도함수로 파리미터를 평가한다.

ex) 주사위 2개를 던지고 만약 1이 나왔을때 그 확률을 구하여 '자신이 얼마나흔치 않는 체험을 했는지' 알아보는 것

즉 우도함수란 트레이닝 셋 데이터가 얻어질 확률'을 파라미터에 관한 함수라고 간주하는 것