還是搞不懂似然(likelihood)嗎?看看這篇的你就懂了

最近又開始複習關於統計的一些東西，然後每次看到似然(likelihood)，就又會忘記這個東西是在幹嘛的，所以今天想要寫這篇文章來幫助自己加深這個概念的印象~

似然這個詞從英文翻過來的，光看表面很難直覺地想到他是什麼意思，他其實和機率都是表達可能性的意思，只是他們分別表達不同東西的可能性，在統計中機率用於機率論中，而似然則用於統計推論中，以下舉個例子來說明:

1. 機率論中的機率

機率論中的機率表達的是，今天我們給定一個參數，發生某一事件的可能性 比如說: 今天一個硬幣出現正面的機率是0.5(參數)，試問當擲硬幣十次出現六次正面(事件)的機率為多少?

答案就是0.205，就是發生此事件的機率。

2. 統計推論中的似然

而統計推論中的機率又稱似然，想要表達的是發生某一事件，某一參數的可能性

比如說: 今天擲一個硬幣十次出現六次正面(事件)，試問這個硬幣為正面的機率(參數)為多少? 在統計推論的視角，我們並不是上帝，所以我們並不知道這枚硬幣它出現的機率是多少，我們只能透過這一次的實驗去找出最符合觀察結果的最佳估計，因此我們常常會用最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimate)去找出似然，也就是這個參數的機率 or 可能性。

因此我們可以來算這種情況下各種參數的可能性，比如說擲硬幣正面機率為0.2的時候，似然就是0.005，可以看到當擲硬幣正面機率為0.6時，發生事件的似然最大，為此事件的最佳估計。

以上就是似然(likelihood)的介紹，喜歡我的文章可以幫我拍拍手喔，有問題也可以在下面留言~~~