最大似然法定义

发布网友发布时间：2024-07-03 10:28

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热心网友时间：2024-07-30 02:37

最大似然法（Maximum Likelihood，ML）是一种统计上的点估计策略，它的核心理念是通过分析从模型总体中随机抽取的n组样本观测值，来确定最能解释这些观测值的参数估计。这种方法侧重于找到使抽取这些样本观测值的概率达到最大化的参数，而非简单地追求最小化残差，以使模型与样本数据完美拟合。这种理论最早由遗传学家和统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间引入。

最大似然估计是通过求解样本集的概率密度函数参数来实现的。它强调使用概率模型，目标是寻找一个能以高概率生成给定观测数据的系统发生过程。作为一种统计重建方法，最大似然法特别关注每个核苷酸替换的相对概率，比如转换事件的发生概率通常约为颠换的三倍。在序列比对中，如果观察到C，T和G的序列组合，可以推测C和T之间的关系可能更紧密，因为这符合更高的概率。

然而，由于研究序列的共同祖先未知，且可能在多个位点发生多次替换，这使得概率计算变得复杂。尽管如此，通过客观地计算每个位点的概率，以及对所有可能的系统发生树进行概率评估，最大似然法最终会选择具有最大总概率的树作为最有可能反映实际情况的系统发生树。这种方法提供了在复杂性中寻找最优估计的有力工具。