[통계] 가능도 (Likelihood)와 MLE

요약

- 확률 (Probability)과 가능도 (Likelihood)는 둘 다 '사건이 일어날 가능성'을 표현하는 수단.

그러나 사건의 종류 (discrete vs continuous)에 따라 둘의 정의가 달라짐

 

- Discrete event에서는 probability == likelihood

Continuous event에서는 probability != likelihood; likelihood = PDF값

(왜냐하면 개별 사건의 확률은 모두 0이므로, 각 사건이 발생할 확률을 비교하기 위해 PDF 값을 쓰고 그걸 likelihood라고 따로 이름 붙인 것)

 

- 최대가능도 추정량(Maximum Likelihood Estimator, MLE)의 정의 : 사건의 가능도를 maximize하는 값; 그 사건의 발생을 가장 잘 설명하는 값이 되겠네

→ '이러이러 할 때 (ex. p=0.4) 이런 사건이 일어날 가능성이(likelihood L) 가장 높겠지(Maximize)'를 수리적으로 개념화한 것에 불과

(이 정의만 보면 당연히 이해 안되니까 꼭 예시 같이 보기!!)

 

 

https://rpubs.com/Statdoc/204928

RPubs - 통계강의록 1: 확률(Probability) vs 가능도(Likelihood)

확률(Probability) vs 가능도(Likelihood).mhtml

1.61MB

 

컴뉴 시간에 처음 이 개념을 접했을때 이해를 제대로 못했는데, 이렇게 보니까 이해된다.