全信息最大似然估計

全信息最大似然估計（Full Information Maximum Likelihood Estimation, FIML）是一種用於處理聯立方程組（System of Equations）的統計估計方法。在這種方法中，我們使用整個數據集來估計方程組中的未知參數，而不是像傳統的矩陣分解方法那樣僅使用部分信息。

FIML 估計的目標是找到一組參數值，使得整個數據集的聯合機率分布最大。這通常涉及計算一個複雜的對數似然函數，該函數考慮了所有方程之間的相互關係。FIML 估計的一個優點是，它能夠有效地利用數據中的所有信息，從而提供更準確的參數估計。

FIML 估計在許多領域都有應用，尤其是在經濟學和社會學中，當研究人員需要同時考慮多個變量之間的相互關係時。例如，在分析家庭消費行為時，可能需要同時考慮收入、儲蓄、債務和消費等因素之間的相互影響。FIML 估計可以幫助研究人員更好地理解這些因素之間的關係，並提供更準確的模型參數估計。