Hallo,
Ich versuche gerade, die Grundidee des Maximum-Likelihood-Verfahrens (ML) besser zu verstehen.
Bisher habe ich mir Folgendes notiert:
" Das ML ist ein iteratives Schätzverfahren. Bei dieser Methode werden die Parameter so geschätzt, dass die Likelihood der Daten maximiert wird (d. h. die Parameter am besten zur Verteilung der Daten passen)."
Meine Fragen:
Was sind die Vorteile des ML?
Was genau ist eine Likelihood bzw. passt meine Umschreibung?
