ベイズ推定と最尤推定を比較して解説 ｜AVILEN

最尤推定とベイズ論の考え方最尤推定とベイズ推定はよく比較されます。 最尤推定は頻度論に基づいた推定であるのに対し、ベイズ推定はベイズ論に基づいた推定です。 ベイズ論と頻度論の違いについては「ベイズ統計学の考え方〜ベイズ論と頻度論の違い〜」で解説しているので、あわせてご確認ください。 最尤推定とベイズ推定の共通点ベイズ論と頻度論は一見全く違う考え方のように思えますが、非常に重要な関連があります。 これは、ベイズ推定と最尤推定の考え方の基礎部分である「データを固定してパラメータを動かす」という点が一致しているからです。 まず、最尤推定量の定義を確認しましょう。 パラメータθ\thetaθに従う分布の密度関数をf(x;θ)f(x;\theta)f(x;θ)とする。尤度関数をL(θ;x)=f(x;θ)L(\theta;x)=f(x;\theta)L(θ;x)=f(x;θ)とすると、L(θ;x)L(