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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。
On Learning-Curve Monotonicity for Maximum Likelihood Estimators
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月24日
Approximate co-sufficient sampling with regularization
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月22日
When Models Don't Collapse: On the Consistency of Iterative MLE
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月2日
From Path Coefficients to Targeted Estimands: A Comparison of Structural Equation Models (SEM) and Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月2日
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
Arxiv
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From Poisson Observations to Fitted Negative Binomial Distribution
Arxiv
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Robust Estimation of Polychoric Correlation
Arxiv
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Theoretical Guarantees for AOA-based Localization: Consistency and Asymptotic Efficiency
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Nonparametric Least squares estimators for interval censoring
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"Within-trial" prognostic score adjustment is targeted maximum likelihood estimation
Arxiv
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Maximum Likelihood Estimation in the Multivariate and Matrix Variate Symmetric Laplace Distributions through Group Actions
Arxiv
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Maximum Likelihood Estimation of Multivariate and Matrix Variate Symmetric Laplace Distributions Through Group Actions
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From Data to Rewards: a Bilevel Optimization Perspective on Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
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From Data to Rewards: a Bilevel Optimization Perspective on Maximum Likelihood Estimation
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0+阅读 · 2025年10月10日
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