最尤推定量検定

"最尤推定量検定"（Maximum Likelihood Estimation, MLE）は、統計學の手法の1つで、データからパラメータを推定する際に使用されます。この手法は、パラメータの値を設定し、その値で得られたデータが発生した確率（確率分布）を計算し、その確率分布の最大確率を持つパラメータの値を推定値とすることです。

具體的には、次のステップに従ってMLEを行います：

データを観測し、そのデータに対する確率分布を選ぶ。
確率分布に従ったパラメータを推定したい。
パラメータの候補値を設定し、それぞれの値で確率分布の確率を計算する。
確率が最大となるパラメータの値を推定値とする。

MLEは、多くの場合、最尤法（Maximum Likelihood）として知られており、統計的推論やモデル選択などで頻繁に使用されます。この手法は、単純で直感的であり、パラメータの推定値がデータから最も高い確率を持つという強力な原理に基づいています。

たとえば、正規分布に従うデータから平均（μ）と分散（σ^2）を推定したい場合、MLEを用いると、データ點の集合に対する正規分布の確率密度関數の積分を最大にするμと σ^2 の値を求めることができます。