最尤法點推定

"最尤法點推定"（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一種統計學方法，用於估計參數值，使得觀察到的數據在給定的模型下發生的機率最大。這意味著我們在尋找一個參數值，當這個參數值被給定的時候，數據出現的機率是最大的。

具體來說，給定一個數據集和一個機率模型，MLE的目標是找到模型的參數值，使得這些參數值能夠最好地解釋數據。這通常通過計算模型的機率密度函數或機率分佈函數來實現，這些函數通常取決於待估計的參數。

例如，假設我們有一組觀測數據，並且我們想要估計這些數據來自正態分佈的參數（平均值和標準差）。我們可以計算不同參數值下的觀測數據出現的機率，並找到使機率最大的參數值。這些參數值就是最尤法點推定的結果。

MLE是一種非常有用的方法，因為它不僅可以用於線性模型，還可以用於非線性模型，並且在許多情況下，它提供了參數估計的一致性和無偏性。此外，MLE還可以用於檢驗假設和模型選擇。