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在统计学中，最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)是通过最大化似然函数估计概率分布参数的一种方法，使观测数据在假设的统计模型下最有可能。参数空间中使似然函数最大化的点称为最大似然估计。最大似然逻辑既直观又灵活，因此该方法已成为统计推断的主要手段。
Finite-sample performance of the maximum likelihood estimator in logistic regression
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Motivating REML via Prediction-Error Covariances in EM Updates for Linear Mixed Models
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It's all In the (Exponential) Family: An Equivalence between Maximum Likelihood Estimation and Control Variates for Sketching Algorithms
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Fisher Scoring for Exact Matérn Covariance Estimation through Stable Smoothness Optimization
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Composite likelihood inference for the Poisson log-normal model
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On Learning-Curve Monotonicity for Maximum Likelihood Estimators
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Approximate co-sufficient sampling with regularization
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When Models Don't Collapse: On the Consistency of Iterative MLE
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From Path Coefficients to Targeted Estimands: A Comparison of Structural Equation Models (SEM) and Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)
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Hazard-Based Targeted Maximum Likelihood Estimation for Survival in Resampling Designs
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From Poisson Observations to Fitted Negative Binomial Distribution
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Robust Estimation of Polychoric Correlation
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Theoretical Guarantees for AOA-based Localization: Consistency and Asymptotic Efficiency
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参考链接
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