가능도,likelihood

AKA 우도
AKA 가능도함수 likelihood function


Rel
Bayes formula에 포함되어 있음. See 베이즈_정리,Bayes_theorem#s-4

//wpen
The likelihood function is the 결합확률,joint_probability of the observed_data viewed as a function of the parameters of a statistical_model{ statistical model Up: 모형,model 모델,model "statistical model" Ggl:statistical model }.

[edit]

//tmp from mathworld; cleanup

가능도,likelihood란, 이미 발생한 한 사건,event이 한 특정한 결과,outcome를 산출할/만들/낼(yield) 가설적인 확률,probability이다.
이 개념이 확률과 다른 점:
확률,probability이 말해주는 것: 미래 사건(들)의 발생(occurrence). — "a probability refers to the occurrence of future events"
가능도,likelihood가 말해주는 것: (이미 알려진 결과,outcome가 함께하는) 과거 사건(들)을 refer(반영?). — "a likelihood refers to past events with known outcomes"

[edit]

tmp links ko

sub? 별도 페이지 필요 or not?
가능도함수,likelihood_function
{
완전 동의어? chk. WpEn:Likelihood_function시작부분에 의하면 "The likelihood function (often simply called the likelihood) is..."
}
http://blog.naver.com/mykepzzang/221568285099
https://mathworld.wolfram.com/LikelihoodFunction.html
Up: 함수,function
from https://bookdown.org/mathemedicine/Stat_book/probability-vs-likelihood.html
{
(엄밀x, 직관적 설명)
pdf(확률밀도함수,probability_density_function,PDF)의 y값과 대략 비슷.
  • 셀 수 있는 사건이면, 가능도 = 확률
  • 연속사건이면, 가능도 ≠ 확률, 가능도 = PDF값
}

TBW 확률,probability과의 차이 비교.
확률,probability과의 비교

확률(Probability) vs 가능도(Likelihood)
https://jinseob2kim.github.io/probability_likelihood.html (written by MD, MPH)
확률,probability, 가능도,likelihood 직관적 설명한 다음 최대가능도추정,maximum_likelihood_estimation,MLE 설명함.
likelihood_ratio


graph_likelihood //// 이건 가능도가 아니라 닮음정도 닮음도 같은걸로 번역해야 하나?? - moved to 그래프,graph.
TBW
사전확률 prior_probability / 사후확률 posterior_probability 와 likelihood의 관계
rel. Srch:Bayesian ... curr goto 베이즈_정리,Bayes_theorem
[https]Likelihood, Prior & Bayes이 글의 40% 정도도 참고

pseudolikelihood

// wpen
is an 근사,approximation to the 결합확률분포,joint_probability_distribution of a collection of random variables.


....addhere...