MLE

Maximul Likelihood Estimation

찾아보면 공부할 내용은 많고, 내가 느낀점만 기록

• 와닿을듯 아닐듯 이해하기 힘들었는데 이렇게 이해해보자
• 원래 어떤 분포가 있음 성공/실패, 발생/안발생 두 가지 사건이 있다고 치고
• p/(1-p)의 확률로 사건이 일어나는 세상이라고 치자
• 그리고 어떤사람이 여기서 일부 사건을 추출해서 관찰을 해봄
• 이 사람은 p가 뭔지는 모름, 근데 p를 알고 싶음
• 쉽게 생각하면 일부 사건에서 발생 건 수 / 일부 사건 전체 건수 하면 될 것 같음
• 근데 이렇게 생각해보자 이거임

이게 말이 되나를 따져보자

• p를 바꿔가면서 이게 말이 되는지 따져보는거임
• p = 0.1이고 이러이러한 사건이 일어나도록 계산해보면 0.00001 임
• p = 0.2이고 이러이러한 사건이 일어나도록 계산해보면 0.10임
• p = 0.3이고 이러이러한 사건이 일어나도록 계산해보면 0.99임
• 사실 p는 0.1일 수도, 0.2일 수도, 0.3일 수도 있음. 그런데
  • p = 0.1이라면 내가 추출한 사건이 발생할 확률이 0.00001이었던 것임
  • p = 0.2었다면 내가 추출한 사건이 발생할 확률이 0.10이었던 것임
  • p = 0.3었다면 내가 추출한 사건이 발생하 확률이 0.99였던 것임
• p가 얼마일때가 내가 추출한 사건이 가장 그럴듯 하게 발생할까?????
• 확률이 높은쪽이 적절하지 않을까???
• 그래서 일어날 것 같은 상황을 찾는데 확률이 가장 큰 쪽 => 대충 용어로 정리해서 MLE가 된 것임

도움 받은 링크

https://www.kaggle.com/code/waybackwhale/likelihood-function