最大似然函數和最小二乘法的區別和理解

對於最小二乘法，當從模型中選擇n個樣本觀察值時，參數的合理性要求就是讓模型更好地擬合這個樣本數據，就是讓觀察值和估計值之間的誤差更小。而對於最大似然函數，當從模型中選擇n個樣本觀察值時，合理的參數估計就是讓從模型抽取這n個樣本觀察值的概率最大化。這是從不同的原理出發的兩種參數估計法。 在最大似然法中，通過選擇參數，讓已知數據在某種意義上最有可能出現，這個某種意義上指的就是最大似然估計，而似然函數指

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