観測データに基づいて確率分布のパラメータを推定する方法の1つ。最尤推定法は尤度という「あてはまりの良さ」を表す統計量を最大にするようなパラメータの値を探す。積になるかというと、すべての事象が同時に真である確率を計算したいから。標準誤差について標本によって、パラメータの推定値は異なる。この推定値のバラつきは標準誤差と呼ばれ、その大きさは調査個体数に依存する。調査個体数が大きいほど推定値の標準誤差は小さくなる。まとめ確率分布は様々なので、データの特徴に合わせて確率分布を選ぶ必要があるポアソン分布はカウントデータのバラつきを表現できる確率分布である。どのような確率分布に対しても「データに対するあてはまりの良さ」を対数尤度で表すことができ、最尤推定とは対数尤度を最大にするようなパラメータを探すことである。簡単な確率分布を混ぜ合わせることで、現実にみられる複雑なバラつきに対処できる。階層ベイズモデルデータ解析のための統計モデリング入門を読んでいる。GLMのベイズモデル化と事後分布の推定データ解析のための統計モデリング入門を読んでいる。マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデ...データ解析のための統計モデリング入門を読んでいる。一般化線形混合モデル(GLMM)データ解析のための統計モデリング入門を読んでいる。GLMの応用範囲をひろげるデータ解析のための統計モデリング入門を読んでいる。(12)はてなブログをはじめよう!yusuke_ujitokoさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。