Stata：最大似然估计(MLE)简易教程 |
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全文阅读：Stata：最大似然估计(MLE)简易教程| 连享会主页 目录 1. MLE 简介2.最大似然估计的简单例子3.MLE 的 Stata 实现 3.1 范例 1：抛硬币例子的 MLE 估计3.2 范例 2：Logit 模型的 MLE 估计3.3 范例 3：Probit 模型的 MLE 估计3.4 范例 4：使用实际数据验证3.5 范例 5：线性回归模型的 MLE 估计4. 参考文献5. 相关推文
本文主要是介绍最大似然估计 (MLE) 的一些基础知识，并演示如何在 Stata 软件中进行最大似然估计。 1. MLE 简介 MLE 的本质是参数估计，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取 组样本观测值的概率最大，也就是概率分布函数或者说是似然函数最大。还有一些非参数 MLE，其分布函数来自训练数据集或与我们的数据非常相似的其他数据。例如，如果有一百万张猫的图片，我们可以使用它们对我们自己图片中的猫进行分类。 全文阅读：Stata：最大似然估计(MLE)简易教程| 连享会主页 |
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