- 미분은 극대/극소 값을 찾기 위해서 하는것이다.
- 통계에서는 왜 극대/극소를 찾아야 하는가?
* Likelihood
- Likelihood function(가능도함수/우도함수)
- 같은 식에서 모수(x)관점에서 보느냐 결과값(u) 기준으로 보느냐의 차이
- X1 =1, X2=2 X3=3 이라는 3개의 자료가 있을때 평균 u0이 어느 값일 확률이 높는가? -> 가능도 함수
- $\mu_0$를 추정하는 방법?
--$f(x_1, x_2, x_3) = (\frac{1}{\sqrt{2\pi*1}})^3 exp(-\frac{(x_1-\mu_0)^2 + (x_2-\mu_0)^2+(x_3-\mu_0)^2}{2*1})$
-- x값은 주어져 있기 때문에 $\mu0$를 변수로 보는것이 Likelihood 개념
- 확률분포함수(Probability distribution fuction)
-- 확률밀도함수(Probability density function) - 연속형 확률변수의 확률 분포함수 pdf
-- 확률질량함수(Probability mass function) - 이산형 확률변수의 확률 분포함수 pmf
-- 누적분포함수(Cumulative distribution function) - 누적 확률 분포함수
--- 주사위눈 1~6 일때 F(4)는 1~4까지의 누적확률
- 가능도함수(Likelihood function)