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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。
Sharp Asymptotic Theory of Maximum Likelihood Estimation for Gaussian Processes with an RBF Kernel
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Global Parameter Identification and Uncertainty Quantification of reduced-order ADM1 using Maximum Likelihood Estimation and Bayesian Inference
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Strong Consistency and Asymptotic Normality of the Maximum Likelihood Estimator in $r$-Largest Generalized Extreme-Value Models
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Interval-valued circular time series: A toroidal score-driven approach with an application to wind direction
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When Sample-Splitting Choices Matter in TMLE and AIPW: Cross-Fitting, Targeting, and Repetition
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Federated Targeted Maximum Likelihood Estimation
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Extended State-dependent Hawkes Process for Limit Order Books: Mathematical Foundation and the Reproduction of Volatility Signature Plots
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Sub-Gaussian Concentration and Entropic Normality of the Maximum Likelihood Estimator
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Lagrange multipliers in Maximum likelihood estimations and Least squares problems with Constraints
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Algorithm to check Maximum Likelihood Estimate Existence for integrated PCA
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Quasi-maximum likelihood estimation for scalable ARMA models
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From Poisson Observations to Fitted Negative Binomial Distribution
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The generalized method of moments is (almost) statistically efficient in low-SNR Gaussian latent-variable models
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Improving Longitudinal Targeted Maximum Likelihood Estimation in Target Trial Emulation using Joint Calibrated Weights
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参考链接
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