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推荐回答对于最小二乘法，当从模型中选择n个样本观察值时，参数的合理性要求就是让模型更好地拟合这个样本数据，就是让观察值和估计值之间的误差更小。而对于最大似然函数，当从模型中选择n个样本观察值时，合理的参数估计就是让从模型抽取这n个样本观察值的概率最大化。这是从不同的原理出发的两种参数估计法。
在最大似然法中，通过选择参数，让已知数据在某种意义上最有可能出现，这个某种意义上指的就是最大似然估计，而似然函数指的就是数据的概率分布函数。和最小二乘法不同的是，最大似然法需要提前知道这个数据的分布函数，这在实践中是很难的。一般我们要求线性回归的误差满足均值为0的正态分布，在这种情况下，最大似然函数和最小二乘法相同。
2022-04-01 20:16:17赞同 展开评论 打赏
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