. . "Funkcja wiarygodno\u015Bci"@pl . . . . . . . "Die Likelihood-Funktion (oft einfach nur Likelihood), gelegentlich auch Plausibilit\u00E4tsfunktion oder Mutma\u00DFlichkeitsfunktion genannt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der mathematischen Statistik, die aus einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder einer Z\u00E4hldichte gewonnen wird, indem man einen Parameter der Dichte als Variable behandelt. Zentrale Verwendung der Likelihood-Funktion ist die Konstruktion von Sch\u00E4tzfunktionen durch die Maximum-Likelihood-Methode. Zudem werden aus ihr weitere Funktionen wie die Log-Likelihood-Funktion und die Score-Funktion abgeleitet, die beispielsweise als Hilfsfunktionen bei der Maximum-Likelihood-Methode oder zur Konstruktion von Optimalit\u00E4tskriterien in der Sch\u00E4tztheorie verwendet werden. Das Konzept stammt aus den 1920er Jahren von Ronald Aylmer Fisher, der glaubte, es sei ein in sich geschlossenes Rahmenwerk f\u00FCr statistische Modellierung und Inferenz. Sp\u00E4ter f\u00FChrten und eine wissenschaftliche Schule an, die das vertrat, das postulierte, dass alle relevanten Informationen f\u00FCr die statistische Inferenz in der Likelihood-Funktion enthalten sind."@de . "\u5728\u6570\u7406\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Alikelihood function\uFF09\u662F\u4E00\u79CD\u5173\u4E8E\u7EDF\u8BA1\u6A21\u578B\u4E2D\u7684\u53C2\u6570\u7684\u51FD\u6570\uFF0C\u8868\u793A\u6A21\u578B\u53C2\u6570\u4E2D\u7684\u4F3C\u7136\u6027\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Alikelihood\uFF09\u3002\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u5728\u7D71\u8A08\u63A8\u8AD6\u4E2D\u6709\u91CD\u5927\u4F5C\u7528\uFF0C\u5982\u5728\u6700\u5927\u4F3C\u7136\u4F30\u8BA1\u548C\u8D39\u96EA\u4FE1\u606F\u4E4B\u4E2D\u7684\u5E94\u7528\u7B49\u7B49\u3002\u6587\u5B57\u610F\u7FA9\u4E0A\uFF0C\u201C\u4F3C\u7136\u6027\u201D\u4E0E\u201C\u6216\u7136\u6027\u201D\u6216\u201C\u6982\u7387\u201D\u610F\u601D\u76F8\u8FD1\uFF0C\u90FD\u662F\u6307\u67D0\u79CD\u4E8B\u4EF6\u53D1\u751F\u7684\u53EF\u80FD\u6027\uFF0C\u4F46\u662F\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u201C\u4F3C\u7136\u6027\u201D\u548C\u201C\u6982\u7387\u201D\uFF08\u6216\u7136\u6027\uFF09\u6709\u660E\u786E\u7684\u533A\u5206\uFF1A\u6982\u7387\uFF0C\u7528\u4E8E\u5728\u5DF2\u77E5\u4E00\u4E9B\u53C2\u6570\u7684\u60C5\u6CC1\u4E0B\uFF0C\u9884\u6D4B\u63A5\u4E0B\u6765\u5728\u89C2\u6D4B\u4E0A\u6240\u5F97\u5230\u7684\u7ED3\u679C\uFF1B\u4F3C\u7136\u6027\uFF0C\u5219\u662F\u7528\u4E8E\u5728\u5DF2\u77E5\u67D0\u4E9B\u89C2\u6D4B\u6240\u5F97\u5230\u7684\u7ED3\u679C\u65F6\uFF0C\u5BF9\u6709\u5173\u4E8B\u7269\u4E4B\u6027\u8D28\u7684\u53C2\u6570\u8FDB\u884C\u4F30\u503C\uFF0C\u4E5F\u5C31\u662F\u8AAA\u5DF2\u89C0\u5BDF\u5230\u67D0\u4E8B\u4EF6\u5F8C\uFF0C\u5C0D\u76F8\u95DC\u6BCD\u6578\u9032\u884C\u731C\u6E2C\u3002 \u5728\u8FD9\u79CD\u610F\u4E49\u4E0A\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u53EF\u4EE5\u7406\u89E3\u4E3A\u6761\u4EF6\u6982\u7387\u7684\u9006\u53CD\u3002\u5728\u5DF2\u77E5\u67D0\u4E2A\u53C2\u6570B\u65F6\uFF0C\u4E8B\u4EF6A\u4F1A\u53D1\u751F\u7684\u6982\u7387\u5199\u4F5C\uFF1A \u5229\u7528\u8D1D\u53F6\u65AF\u5B9A\u7406\uFF0C \u56E0\u6B64\uFF0C\u6211\u4EEC\u53EF\u4EE5\u53CD\u8FC7\u6765\u6784\u9020\u8868\u793A\u4F3C\u7136\u6027\u7684\u65B9\u6CD5\uFF1A\u5DF2\u77E5\u6709\u4E8B\u4EF6A\u53D1\u751F\uFF0C\u8FD0\u7528\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF0C\u6211\u4EEC\u4F30\u8BA1\u6216\u731C\u6E2C\u53C2\u6570B\u7684\u4E0D\u540C\u503C\u7684\u53EF\u80FD\u6027\u3002\u5F62\u5F0F\u4E0A\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u4E5F\u662F\u4E00\u79CD\u6761\u4EF6\u6982\u7387\u51FD\u6570\uFF0C\u4F46\u6211\u4EEC\u5173\u6CE8\u7684\u53D8\u91CF\u6539\u53D8\u4E86\uFF1A \u6CE8\u610F\u5230\u8FD9\u91CC\u5E76\u4E0D\u8981\u6C42\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u6EE1\u8DB3\u5F52\u4E00\u6027\uFF1A\u3002\u4E00\u4E2A\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u4E58\u4EE5\u4E00\u4E2A\u6B63\u7684\u5E38\u6570\u4E4B\u540E\u4ECD\u7136\u662F\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u3002\u5BF9\u6240\u6709\uFF0C\u90FD\u53EF\u4EE5\u6709\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF1A"@zh . . . . . . . "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des param\u00E8tres d'un mod\u00E8le statistique calcul\u00E9e \u00E0 partir de donn\u00E9es observ\u00E9es. Les fonctions de vraisemblance jouent un r\u00F4le cl\u00E9 dans l'inf\u00E9rence statistique fr\u00E9quentiste, en particulier pour les m\u00E9thodes statistiques d'estimation de param\u00E8tres."@fr . . . . . . . . "\u0424\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0301\u0431\u0438\u044F \u0432 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043C\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0435 \u043A\u0430\u043A \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430. \u041F\u0440\u0438 \u044D\u0442\u043E\u043C \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u0430\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 (\u0432 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u043D\u0435\u043F\u0440\u0435\u0440\u044B\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F) \u043B\u0438\u0431\u043E \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u0430\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0432 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F), \u0432\u044B\u0447\u0438\u0441\u043B\u0435\u043D\u043D\u044B\u0435 \u0434\u043B\u044F \u0434\u0430\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043E\u0447\u043D\u044B\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439. \u041F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u044F \u0442\u0435\u0441\u043D\u043E \u0441\u0432\u044F\u0437\u0430\u043D\u044B. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043D\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043F\u0440\u0435\u0434\u043B\u043E\u0436\u0435\u043D\u0438\u044F: ,"@ru . "Funkcja wiarygodno\u015Bci (wiarygodno\u015B\u0107) \u2013 w statystyce, funkcja parametru modelu i pr\u00F3by losowej, kt\u00F3ra jest proporcjonalna do prawdopodobie\u0144stwa zaobserwowania pr\u00F3by o konkretnej postaci przy r\u00F3\u017Cnych parametrach modelu. Wyra\u017Ca \u201Ewiarygodno\u015B\u0107\u201D warto\u015Bci parametru w obliczu danych. Odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119 we wnioskowaniu statystycznym. Jej nazw\u0119 wprowadzi\u0142 Ronald Fisher w 1922."@pl . . . . "44968"^^ . . "In statistica, la funzione di verosimiglianza (o funzione di likelihood) \u00E8 una funzione di probabilit\u00E0 condizionata, considerata come funzione del suo secondo argomento, mantenendo fissato il primo argomento."@it . "\u4F3C\u7136\u51FD\u6570"@zh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . "Funci\u00F3 de versemblan\u00E7a"@ca . . . . . "In de statistiek is de aannemelijkheidsfunctie de functie van een of meer parameters die bij een gegeven steekproefuitkomst als functiewaarde de kans(functie) of kansdichtheid van die uitkomst heeft. Eenvoudig gezegd is het de kans of kansdichtheid van de steekproefuitkomst, opgevat als functie van de onbekende parameter(s). De aannemelijkheidsfunctie geeft aan hoe aannemelijk een bepaalde waarde van de parameter is in het licht van de waarnemingen. Bij de toepassingen van de aannemelijkheidsfunctie is niet zozeer de waarde van belang, maar het maximum, zoals bij de methode van de grootste aannemelijkheid, of bij vergelijking het quoti\u00EBnt van twee aannemelijkheidsfuncties, zoals bij de aannemelijkheidsquoti\u00EBnttoets."@nl . . "61829"^^ . . "The likelihood function (often simply called the likelihood) is the joint probability of the observed data viewed as a function of the parameters of the chosen statistical model. To emphasize that the likelihood is a function of the parameters, the sample is taken as observed, and the likelihood function is often written as . Equivalently, the likelihood may be written to emphasize that it is the probability of observing sample given , but this notation is less commonly used. According to the likelihood principle, all of the information a given sample provides about is expressed in the likelihood function. In maximum likelihood estimation, the value which maximizes the probability of observing the given sample, i.e. , serves as a point estimate for . Meanwhile in Bayesian statistics, the likelihood function is the conduit through which sample information influences , the posterior probability of the parameter, via Bayes' rule."@en . . . . . . . . . . "\uAC00\uB2A5\uB3C4"@ko . . . "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0625\u0645\u0643\u0627\u0646 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: likelihood function)\u200F \u0647\u064A \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0641\u064A \u0627\u0644\u0646\u0645\u0648\u0630\u062C \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0644\u0639\u0628 \u062F\u0648\u0631\u0627 \u0623\u0633\u0627\u0633\u064A\u0627 \u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621 \u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u062F\u0644\u0627\u0644\u064A .\u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u064A\u0633\u0645\u062D \u0628\u062A\u0648\u0642\u0639 \u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0645\u062C\u0647\u0648\u0644\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0646\u0627\u062F\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0645\u0639\u0631\u0648\u0641\u0629\u060C \u0641\u0625\u0646 (\u0627\u0644\u0625\u0645\u0643\u0627\u0646) \u064A\u0633\u0645\u062D \u0628\u062A\u0642\u062F\u064A\u0631 \u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0645\u062C\u0647\u0648\u0644\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0646\u0627\u062F\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0645\u0639\u0631\u0648\u0641\u0629."@ar . . "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des param\u00E8tres d'un mod\u00E8le statistique calcul\u00E9e \u00E0 partir de donn\u00E9es observ\u00E9es. Les fonctions de vraisemblance jouent un r\u00F4le cl\u00E9 dans l'inf\u00E9rence statistique fr\u00E9quentiste, en particulier pour les m\u00E9thodes statistiques d'estimation de param\u00E8tres."@fr . . . . . . . . . . . "Likelihood-Funktion"@de . . . . . . . . . "Donat un model estad\u00EDstic param\u00E8tric i un vector aleatori amb llei desconeguda sobre ; la funci\u00F3 de versemblan\u00E7a \u00E9s un concepte introdu\u00EFt per Fisher que en donem una definici\u00F3 particular: quan \u00E9s discreta si \u00E9s absolutament continua amb densitat"@ca . . . . . . . . . . . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456"@uk . "\u0424\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0301\u0431\u0438\u044F \u0432 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043C\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0435 \u043A\u0430\u043A \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430. \u041F\u0440\u0438 \u044D\u0442\u043E\u043C \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u0430\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 (\u0432 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u043D\u0435\u043F\u0440\u0435\u0440\u044B\u0432\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F) \u043B\u0438\u0431\u043E \u0441\u043E\u0432\u043C\u0435\u0441\u0442\u043D\u0430\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0432 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F), \u0432\u044B\u0447\u0438\u0441\u043B\u0435\u043D\u043D\u044B\u0435 \u0434\u043B\u044F \u0434\u0430\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043E\u0447\u043D\u044B\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439. \u041F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u044F \u0442\u0435\u0441\u043D\u043E \u0441\u0432\u044F\u0437\u0430\u043D\u044B. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043D\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043F\u0440\u0435\u0434\u043B\u043E\u0436\u0435\u043D\u0438\u044F: \n* \u00AB\u041A\u0430\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u044B\u043F\u0430\u0434\u0435\u043D\u0438\u044F 12 \u043E\u0447\u043A\u043E\u0432 \u0432 \u043A\u0430\u0436\u0434\u043E\u043C \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430 \u0431\u0440\u043E\u0441\u043A\u043E\u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043A\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439?\u00BB \n* \u00AB\u041D\u0430\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u043E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u043D\u043E, \u0447\u0442\u043E \u043A\u043E\u0441\u0442\u0438 \u043D\u0435 \u0448\u0443\u043B\u0435\u0440\u0441\u043A\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430 \u0431\u0440\u043E\u0441\u043A\u043E\u0432 \u0432 \u043A\u0430\u0436\u0434\u043E\u043C \u0432\u044B\u043F\u0430\u043B\u043E 12 \u043E\u0447\u043A\u043E\u0432?\u00BB \u0415\u0441\u043B\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043E\u0442 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430 , \u0442\u043E, \u0441 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0439 \u0441\u0442\u043E\u0440\u043E\u043D\u044B, \u043C\u043E\u0436\u043D\u043E \u0440\u0430\u0441\u0441\u043C\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044C \u0443\u0441\u043B\u043E\u0432\u043D\u0443\u044E \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u0439 \u043F\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u043D\u043E\u043C \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0435 , \u0430 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043E\u0439 \u0441\u0442\u043E\u0440\u043E\u043D\u044B \u2014 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u044F \u043F\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043B\u0438\u0447\u043D\u044B\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044F\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430 . \u041F\u0435\u0440\u0432\u044B\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439 \u0441\u043E\u043E\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044F\u0449\u0435\u0439 \u043E\u0442 \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u044F : , \u0430 \u0432\u0442\u043E\u0440\u043E\u0439 \u2014 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u0438, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044F\u0449\u0435\u0439 \u043E\u0442 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043F\u0440\u0438 \u0444\u0438\u043A\u0441\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u043D\u043E\u043C \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u0438 : . \u041F\u043E\u0441\u043B\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0432\u044B\u0440\u0430\u0436\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044C \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u044F \u0438 \u043F\u043E\u043A\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043D\u0430\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u043E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u043D\u043E \u0432\u044B\u0431\u0440\u0430\u043D\u043D\u043E\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043F\u0440\u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u043E\u043C \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u0438 . \u041D\u0435\u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E: \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u043F\u043E\u0437\u0432\u043E\u043B\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430\u043C \u043F\u0440\u0435\u0434\u0441\u043A\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0442\u044C \u043D\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043B\u044C\u0442\u0430\u0442\u044B, \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044B\u0435 \u043D\u0430 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445, \u0442\u043E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u0435 \u043F\u043E\u0437\u0432\u043E\u043B\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430\u043C \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0442\u044C \u043D\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0435 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u044B, \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044B\u0435 \u043D\u0430 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043B\u044C\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445. , \u0412\u0430\u0436\u043D\u043E \u043F\u043E\u043D\u0438\u043C\u0430\u0442\u044C, \u0447\u0442\u043E \u043F\u043E \u0430\u0431\u0441\u043E\u043B\u044E\u0442\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u044E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u044F \u043D\u0435\u043B\u044C\u0437\u044F \u0434\u0435\u043B\u0430\u0442\u044C \u043D\u0438\u043A\u0430\u043A\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043D\u0438\u0439. \u041F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u0435 \u043F\u043E\u0437\u0432\u043E\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043D\u0438\u0442\u044C \u043D\u0435\u0441\u043A\u043E\u043B\u044C\u043A\u043E \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043D\u044B\u043C\u0438 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0430\u043C\u0438 \u0438 \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0442\u044C \u0432 \u043A\u043E\u043D\u0442\u0435\u043A\u0441\u0442\u0435 \u043A\u0430\u043A\u043E\u0433\u043E \u0438\u0437 \u043D\u0438\u0445 \u043D\u0430\u0431\u043B\u044E\u0434\u0430\u0435\u043C\u044B\u0435 \u0441\u043E\u0431\u044B\u0442\u0438\u044F \u043D\u0430\u0438\u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u044B."@ru . . . . . . . "Funzione di verosimiglianza"@it . . . . "En estad\u00EDstica, la funci\u00F3n de verosimilitud (o, simplemente, verosimilitud) es una funci\u00F3n de los par\u00E1metros de un modelo estad\u00EDstico que permite realizar inferencias acerca de su valor a partir de un conjunto de observaciones. No debe confundirse con el t\u00E9rmino probabilidad: esta permite, a partir de una serie de par\u00E1metros conocidos, realizar predicciones acerca de los valores que toma una variable aleatoria."@es . . . . . . . . . . . . . "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0625\u0645\u0643\u0627\u0646 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: likelihood function)\u200F \u0647\u064A \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0641\u064A \u0627\u0644\u0646\u0645\u0648\u0630\u062C \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0644\u0639\u0628 \u062F\u0648\u0631\u0627 \u0623\u0633\u0627\u0633\u064A\u0627 \u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621 \u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u062F\u0644\u0627\u0644\u064A .\u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u064A\u0633\u0645\u062D \u0628\u062A\u0648\u0642\u0639 \u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0645\u062C\u0647\u0648\u0644\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0646\u0627\u062F\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0645\u0639\u0631\u0648\u0641\u0629\u060C \u0641\u0625\u0646 (\u0627\u0644\u0625\u0645\u0643\u0627\u0646) \u064A\u0633\u0645\u062D \u0628\u062A\u0642\u062F\u064A\u0631 \u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0645\u062C\u0647\u0648\u0644\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0646\u0627\u062F\u0627 \u0639\u0644\u0649 \u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0645\u0639\u0631\u0648\u0641\u0629."@ar . . . . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uAC00\uB2A5\uB3C4(\u53EF\u80FD\u5EA6, \uC601\uC5B4: likelihood) \uB610\uB294 \uC6B0\uB3C4(\u5C24\u5EA6)\uB294 \uD655\uB960 \uBD84\uD3EC\uC758 \uBAA8\uC218\uAC00, \uC5B4\uB5A4 \uD655\uB960\uBCC0\uC218\uC758 \uD45C\uC9D1\uAC12\uACFC \uC77C\uAD00\uB418\uB294 \uC815\uB3C4\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uAC12\uC774\uB2E4. \uAD6C\uCCB4\uC801\uC73C\uB85C, \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uD45C\uC9D1\uAC12\uC5D0 \uB300\uD55C \uBAA8\uC218\uC758 \uAC00\uB2A5\uB3C4\uB294 \uC774 \uBAA8\uC218\uB97C \uB530\uB974\uB294 \uBD84\uD3EC\uAC00 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uAD00\uCE21\uAC12\uC5D0 \uB300\uD558\uC5EC \uBD80\uC5EC\uD558\uB294 \uD655\uB960\uC774\uB2E4. \uAC00\uB2A5\uB3C4 \uD568\uC218\uB294 \uD655\uB960 \uBD84\uD3EC\uAC00 \uC544\uB2C8\uBA70, \uD569\uD558\uC5EC 1\uC774 \uB418\uC9C0 \uC54A\uC744 \uC218 \uC788\uB2E4."@ko . . "Fun\u00E7\u00E3o de verossimilhan\u00E7a"@pt . . . . . "Funci\u00F3n de verosimilitud"@es . . . . . . . . "Die Likelihood-Funktion (oft einfach nur Likelihood), gelegentlich auch Plausibilit\u00E4tsfunktion oder Mutma\u00DFlichkeitsfunktion genannt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der mathematischen Statistik, die aus einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder einer Z\u00E4hldichte gewonnen wird, indem man einen Parameter der Dichte als Variable behandelt. Zentrale Verwendung der Likelihood-Funktion ist die Konstruktion von Sch\u00E4tzfunktionen durch die Maximum-Likelihood-Methode. Zudem werden aus ihr weitere Funktionen wie die Log-Likelihood-Funktion und die Score-Funktion abgeleitet, die beispielsweise als Hilfsfunktionen bei der Maximum-Likelihood-Methode oder zur Konstruktion von Optimalit\u00E4tskriterien in der Sch\u00E4tztheorie verwendet werden."@de . "Em estat\u00EDstica, a fun\u00E7\u00E3o de verossimilhan\u00E7a ou fun\u00E7\u00E3o de probabilidade \u00E9 uma fun\u00E7\u00E3o dos par\u00E2metros de um modelo estat\u00EDstico que permite inferir sobre o seu valor a partir de um conjunto de observa\u00E7\u00F5es. Num certo sentido, a probabilidade \u00E9 uma vers\u00E3o inversa da probabilidade condicionada. Conhecendo um par\u00E2metro B, a probabilidade condicional de A \u00E9 P(A|B), mas se o valor de A \u00E9 conhecido, pode-se realizar infer\u00EAncias sobre o valor de B gra\u00E7as ao teorema de Bayes, segundo o qual: Dessa forma, a fun\u00E7\u00E3o de verossimilhan\u00E7a L( b |A) \u00E9 definida como:"@pt . . . . . . . . "En estad\u00EDstica, la funci\u00F3n de verosimilitud (o, simplemente, verosimilitud) es una funci\u00F3n de los par\u00E1metros de un modelo estad\u00EDstico que permite realizar inferencias acerca de su valor a partir de un conjunto de observaciones. No debe confundirse con el t\u00E9rmino probabilidad: esta permite, a partir de una serie de par\u00E1metros conocidos, realizar predicciones acerca de los valores que toma una variable aleatoria."@es . . . . . . . . . "The likelihood function (often simply called the likelihood) is the joint probability of the observed data viewed as a function of the parameters of the chosen statistical model. To emphasize that the likelihood is a function of the parameters, the sample is taken as observed, and the likelihood function is often written as . Equivalently, the likelihood may be written to emphasize that it is the probability of observing sample given , but this notation is less commonly used. According to the likelihood principle, all of the information a given sample provides about is expressed in the likelihood function. In maximum likelihood estimation, the value which maximizes the probability of observing the given sample, i.e. , serves as a point estimate for . Meanwhile in Bayesian statistics, th"@en . . . "In statistica, la funzione di verosimiglianza (o funzione di likelihood) \u00E8 una funzione di probabilit\u00E0 condizionata, considerata come funzione del suo secondo argomento, mantenendo fissato il primo argomento."@it . . . . . . . . . . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0444\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0301\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 (\u0430\u043D\u0433\u043B. likelihood function, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043E \u0437\u0432\u0430\u043D\u0430 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0301\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E, \u0430\u043D\u0433\u043B. likelihood) \u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u044E\u0454 \u0434\u043E\u043F\u0430\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u0457 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0456 \u0434\u043E \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0434\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0434\u043B\u044F \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043D\u0435\u0432\u0456\u0434\u043E\u043C\u0438\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0456\u0432. \u0407\u0457 \u0443\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C \u0437\u0456 \u0441\u043F\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0446\u0456\u0454\u0457 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0430\u043B\u0435 \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u044E\u0442\u044C \u0442\u0430 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C \u044F\u043A \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044E \u043B\u0438\u0448\u0435 \u0432\u0456\u0434 \u0446\u0438\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0456\u0432, \u0432\u0456\u0434\u0442\u0430\u043A \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u044E\u0447\u0438 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456 \u0437\u043C\u0456\u043D\u043D\u0456 \u044F\u043A \u0437\u0430\u0444\u0456\u043A\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0456 \u0432 \u0441\u043F\u043E\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0443\u0432\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F\u0445. \u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043E\u043F\u0438\u0441\u0443\u0454 \u0433\u0456\u043F\u0435\u0440\u043F\u043E\u0432\u0435\u0440\u0445\u043D\u044E, \u0447\u0438\u0439 \u043F\u0456\u043A, \u044F\u043A\u0449\u043E \u0432\u0456\u043D \u0456\u0441\u043D\u0443\u0454, \u043F\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043B\u044F\u0454 \u043F\u043E\u0454\u0434\u043D\u0430\u043D\u043D\u044F \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0456\u0432 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0456, \u044F\u043A\u0456 \u043C\u0430\u043A\u0441\u0438\u043C\u0456\u0437\u0443\u044E\u0442\u044C \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0432\u0438\u0442\u044F\u0433\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u043E\u0442\u0440\u0438\u043C\u0430\u043D\u043E\u0457 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438. \u041F\u0440\u043E\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u043E\u0442\u0440\u0438\u043C\u0430\u043D\u043D\u044F \u0446\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043C\u0435\u043D\u0442\u0456\u0432 \u043C\u0430\u043A\u0441\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0457 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0454 \u0432\u0456\u0434\u043E\u043C\u043E\u044E \u044F\u043A \u043E\u0446\u0456\u043D\u044E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u043C\u0430\u043A\u0441\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u044E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E, \u044F\u043A\u0435, \u0437\u0430\u0440\u0430\u0434\u0438 \u043E\u0431\u0447\u0438\u0441\u043B\u044E\u0432\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0457 \u0437\u0440\u0443\u0447\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456, \u0437\u0430\u0437\u0432\u0438\u0447\u0430\u0439 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C \u0437 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043D\u043D\u044F\u043C \u043D\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u043B\u043E\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0430 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456, \u0432\u0456\u0434\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E \u044F\u043A \u0444\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043B\u043E\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0456\u0301\u0447\u043D\u043E\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0301\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 (\u0430\u043D\u0433\u043B. log-likelihood function). \u041A\u0440\u0456\u043C \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0444\u043E\u0440\u043C\u0430 \u0442\u0430 \u043A\u0440\u0438\u0432\u0438\u043D\u0430 \u043F\u043E\u0432\u0435\u0440\u0445\u043D\u0456 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043D\u0435\u0441\u0443\u0442\u044C \u0456\u043D\u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u0446\u0456\u044E \u043F\u0440\u043E \u0441\u0442\u0456\u0439\u043A\u0456\u0441\u0442\u044C \u0446\u0438\u0445 \u043E\u0446\u0456\u043D\u043E\u043A, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0449\u043E \u044F\u043A \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437\u0443 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043E \u0437\u0434\u0456\u0439\u0441\u043D\u044E\u044E\u0442\u044C \u043F\u043E\u0431\u0443\u0434\u043E\u0432\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0456\u043A\u0443 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456. \u0412\u0430\u0440\u0456\u0430\u043D\u0442 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043D\u043D\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043F\u0435\u0440\u0448\u0438\u043C \u0437\u0440\u043E\u0431\u0438\u0432 \u0420\u043E\u043D\u0430\u043B\u044C\u0434 \u0424\u0456\u0448\u0435\u0440, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u043C\u0430\u0432 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043A\u043E\u043D\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0449\u043E \u0432\u0456\u043D \u0454 \u0441\u0430\u043C\u043E\u0434\u043E\u0441\u0442\u0430\u0442\u043D\u044C\u043E\u044E \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043C\u043E\u044E \u0434\u043B\u044F \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u044E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u0442\u0430 \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F. \u0417\u0433\u043E\u0434\u043E\u043C \u0442\u0430 \u043E\u0447\u043E\u043B\u0438\u043B\u0438 \u043D\u0430\u0443\u043A\u043E\u0432\u0443 \u0448\u043A\u043E\u043B\u0443, \u044F\u043A\u0430 \u0432\u0438\u0441\u0442\u0443\u043F\u0438\u043B\u0430 \u0437\u0430 \u043F\u0440\u0438\u043D\u0446\u0438\u043F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456, \u043F\u043E\u0441\u0442\u0443\u043B\u044E\u044E\u0447\u0438, \u0449\u043E \u0432\u0441\u044F \u0434\u043E\u0440\u0435\u0447\u043D\u0430 \u0456\u043D\u0444\u043E\u0440\u043C\u0430\u0446\u0456\u044F \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u043C\u0456\u0441\u0442\u0438\u0442\u044C\u0441\u044F \u0443 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456. \u0410\u043B\u0435 \u043D\u0430\u0432\u0456\u0442\u044C \u0456 \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043E\u0442\u043D\u0438\u0446\u044C\u043A\u0456\u0439 \u0442\u0430 \u0431\u0430\u0454\u0441\u043E\u0432\u0456\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0432\u0456\u0434\u0456\u0433\u0440\u0430\u0454\u0301 \u0444\u0443\u043D\u0434\u0430\u043C\u0435\u043D\u0442\u0430\u043B\u044C\u043D\u0443 \u0440\u043E\u043B\u044C."@uk . . . . . . . . . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uAC00\uB2A5\uB3C4(\u53EF\u80FD\u5EA6, \uC601\uC5B4: likelihood) \uB610\uB294 \uC6B0\uB3C4(\u5C24\u5EA6)\uB294 \uD655\uB960 \uBD84\uD3EC\uC758 \uBAA8\uC218\uAC00, \uC5B4\uB5A4 \uD655\uB960\uBCC0\uC218\uC758 \uD45C\uC9D1\uAC12\uACFC \uC77C\uAD00\uB418\uB294 \uC815\uB3C4\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uAC12\uC774\uB2E4. \uAD6C\uCCB4\uC801\uC73C\uB85C, \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uD45C\uC9D1\uAC12\uC5D0 \uB300\uD55C \uBAA8\uC218\uC758 \uAC00\uB2A5\uB3C4\uB294 \uC774 \uBAA8\uC218\uB97C \uB530\uB974\uB294 \uBD84\uD3EC\uAC00 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uAD00\uCE21\uAC12\uC5D0 \uB300\uD558\uC5EC \uBD80\uC5EC\uD558\uB294 \uD655\uB960\uC774\uB2E4. \uAC00\uB2A5\uB3C4 \uD568\uC218\uB294 \uD655\uB960 \uBD84\uD3EC\uAC00 \uC544\uB2C8\uBA70, \uD569\uD558\uC5EC 1\uC774 \uB418\uC9C0 \uC54A\uC744 \uC218 \uC788\uB2E4."@ko . . . . . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0444\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0301\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 (\u0430\u043D\u0433\u043B. likelihood function, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043E \u0437\u0432\u0430\u043D\u0430 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0301\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E, \u0430\u043D\u0433\u043B. likelihood) \u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u044E\u0454 \u0434\u043E\u043F\u0430\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u0457 \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0456 \u0434\u043E \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438 \u0434\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0434\u043B\u044F \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043D\u0435\u0432\u0456\u0434\u043E\u043C\u0438\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0456\u0432. \u0407\u0457 \u0443\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C \u0437\u0456 \u0441\u043F\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0446\u0456\u0454\u0457 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0430\u043B\u0435 \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u044E\u0442\u044C \u0442\u0430 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u044E\u0442\u044C \u044F\u043A \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044E \u043B\u0438\u0448\u0435 \u0432\u0456\u0434 \u0446\u0438\u0445 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0456\u0432, \u0432\u0456\u0434\u0442\u0430\u043A \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u044E\u0447\u0438 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456 \u0437\u043C\u0456\u043D\u043D\u0456 \u044F\u043A \u0437\u0430\u0444\u0456\u043A\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0456 \u0432 \u0441\u043F\u043E\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0443\u0432\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F\u0445."@uk . . . "\u5C24\u5EA6\u95A2\u6570\uFF08\u3086\u3046\u3069\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: likelihood function\uFF09\u3068\u306F\u7D71\u8A08\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u3042\u308B\u524D\u63D0\u6761\u4EF6\u306B\u5F93\u3063\u3066\u7D50\u679C\u304C\u51FA\u73FE\u3059\u308B\u5834\u5408\u306B\u3001\u9006\u306B\u89B3\u5BDF\u7D50\u679C\u304B\u3089\u307F\u3066\u524D\u63D0\u6761\u4EF6\u304C\u300C\u4F55\u3005\u3067\u3042\u3063\u305F\u300D\u3068\u63A8\u6E2C\u3059\u308B\u5C24\u3082\u3089\u3057\u3055\uFF08\u3082\u3063\u3068\u3082\u3089\u3057\u3055\uFF09\u3092\u8868\u3059\u6570\u5024\u3092\u3001\u300C\u4F55\u3005\u300D\u3092\u5909\u6570\u3068\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3068\u3057\u3066\u6349\u3048\u305F\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002\u307E\u305F\u5358\u306B\u5C24\u5EA6\u3068\u3082\u3044\u3046\u3002 \u305D\u306E\u76F8\u5BFE\u5024\u306B\u610F\u5473\u304C\u3042\u308A\u3001\u6700\u5C24\u6CD5\u3001\u5C24\u5EA6\u6BD4\u691C\u5B9A\u306A\u3069\u3067\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\u3002"@ja . . . . . . . . . . . . . . "Likelihood function"@en . . . . "\u5C24\u5EA6\u95A2\u6570\uFF08\u3086\u3046\u3069\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: likelihood function\uFF09\u3068\u306F\u7D71\u8A08\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u3042\u308B\u524D\u63D0\u6761\u4EF6\u306B\u5F93\u3063\u3066\u7D50\u679C\u304C\u51FA\u73FE\u3059\u308B\u5834\u5408\u306B\u3001\u9006\u306B\u89B3\u5BDF\u7D50\u679C\u304B\u3089\u307F\u3066\u524D\u63D0\u6761\u4EF6\u304C\u300C\u4F55\u3005\u3067\u3042\u3063\u305F\u300D\u3068\u63A8\u6E2C\u3059\u308B\u5C24\u3082\u3089\u3057\u3055\uFF08\u3082\u3063\u3068\u3082\u3089\u3057\u3055\uFF09\u3092\u8868\u3059\u6570\u5024\u3092\u3001\u300C\u4F55\u3005\u300D\u3092\u5909\u6570\u3068\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3068\u3057\u3066\u6349\u3048\u305F\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002\u307E\u305F\u5358\u306B\u5C24\u5EA6\u3068\u3082\u3044\u3046\u3002 \u305D\u306E\u76F8\u5BFE\u5024\u306B\u610F\u5473\u304C\u3042\u308A\u3001\u6700\u5C24\u6CD5\u3001\u5C24\u5EA6\u6BD4\u691C\u5B9A\u306A\u3069\u3067\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\u3002"@ja . "In de statistiek is de aannemelijkheidsfunctie de functie van een of meer parameters die bij een gegeven steekproefuitkomst als functiewaarde de kans(functie) of kansdichtheid van die uitkomst heeft. Eenvoudig gezegd is het de kans of kansdichtheid van de steekproefuitkomst, opgevat als functie van de onbekende parameter(s). De aannemelijkheidsfunctie geeft aan hoe aannemelijk een bepaalde waarde van de parameter is in het licht van de waarnemingen. Bij de toepassingen van de aannemelijkheidsfunctie is niet zozeer de waarde van belang, maar het maximum, zoals bij de methode van de grootste aannemelijkheid, of bij vergelijking het quoti\u00EBnt van twee aannemelijkheidsfuncties, zoals bij de aannemelijkheidsquoti\u00EBnttoets."@nl . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u043E\u0431\u0438\u044F"@ru . . . . . . . . . . . . . "1123377241"^^ . . "\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0625\u0645\u0643\u0627\u0646"@ar . . "Funkcja wiarygodno\u015Bci (wiarygodno\u015B\u0107) \u2013 w statystyce, funkcja parametru modelu i pr\u00F3by losowej, kt\u00F3ra jest proporcjonalna do prawdopodobie\u0144stwa zaobserwowania pr\u00F3by o konkretnej postaci przy r\u00F3\u017Cnych parametrach modelu. Wyra\u017Ca \u201Ewiarygodno\u015B\u0107\u201D warto\u015Bci parametru w obliczu danych. Odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119 we wnioskowaniu statystycznym. Jej nazw\u0119 wprowadzi\u0142 Ronald Fisher w 1922."@pl . . . . "\u5C24\u5EA6\u95A2\u6570"@ja . . . . "Aannemelijkheidsfunctie"@nl . . "Donat un model estad\u00EDstic param\u00E8tric i un vector aleatori amb llei desconeguda sobre ; la funci\u00F3 de versemblan\u00E7a \u00E9s un concepte introdu\u00EFt per Fisher que en donem una definici\u00F3 particular: quan \u00E9s discreta si \u00E9s absolutament continua amb densitat"@ca . . . . . . "\u5728\u6570\u7406\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Alikelihood function\uFF09\u662F\u4E00\u79CD\u5173\u4E8E\u7EDF\u8BA1\u6A21\u578B\u4E2D\u7684\u53C2\u6570\u7684\u51FD\u6570\uFF0C\u8868\u793A\u6A21\u578B\u53C2\u6570\u4E2D\u7684\u4F3C\u7136\u6027\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Alikelihood\uFF09\u3002\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u5728\u7D71\u8A08\u63A8\u8AD6\u4E2D\u6709\u91CD\u5927\u4F5C\u7528\uFF0C\u5982\u5728\u6700\u5927\u4F3C\u7136\u4F30\u8BA1\u548C\u8D39\u96EA\u4FE1\u606F\u4E4B\u4E2D\u7684\u5E94\u7528\u7B49\u7B49\u3002\u6587\u5B57\u610F\u7FA9\u4E0A\uFF0C\u201C\u4F3C\u7136\u6027\u201D\u4E0E\u201C\u6216\u7136\u6027\u201D\u6216\u201C\u6982\u7387\u201D\u610F\u601D\u76F8\u8FD1\uFF0C\u90FD\u662F\u6307\u67D0\u79CD\u4E8B\u4EF6\u53D1\u751F\u7684\u53EF\u80FD\u6027\uFF0C\u4F46\u662F\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u201C\u4F3C\u7136\u6027\u201D\u548C\u201C\u6982\u7387\u201D\uFF08\u6216\u7136\u6027\uFF09\u6709\u660E\u786E\u7684\u533A\u5206\uFF1A\u6982\u7387\uFF0C\u7528\u4E8E\u5728\u5DF2\u77E5\u4E00\u4E9B\u53C2\u6570\u7684\u60C5\u6CC1\u4E0B\uFF0C\u9884\u6D4B\u63A5\u4E0B\u6765\u5728\u89C2\u6D4B\u4E0A\u6240\u5F97\u5230\u7684\u7ED3\u679C\uFF1B\u4F3C\u7136\u6027\uFF0C\u5219\u662F\u7528\u4E8E\u5728\u5DF2\u77E5\u67D0\u4E9B\u89C2\u6D4B\u6240\u5F97\u5230\u7684\u7ED3\u679C\u65F6\uFF0C\u5BF9\u6709\u5173\u4E8B\u7269\u4E4B\u6027\u8D28\u7684\u53C2\u6570\u8FDB\u884C\u4F30\u503C\uFF0C\u4E5F\u5C31\u662F\u8AAA\u5DF2\u89C0\u5BDF\u5230\u67D0\u4E8B\u4EF6\u5F8C\uFF0C\u5C0D\u76F8\u95DC\u6BCD\u6578\u9032\u884C\u731C\u6E2C\u3002 \u5728\u8FD9\u79CD\u610F\u4E49\u4E0A\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u53EF\u4EE5\u7406\u89E3\u4E3A\u6761\u4EF6\u6982\u7387\u7684\u9006\u53CD\u3002\u5728\u5DF2\u77E5\u67D0\u4E2A\u53C2\u6570B\u65F6\uFF0C\u4E8B\u4EF6A\u4F1A\u53D1\u751F\u7684\u6982\u7387\u5199\u4F5C\uFF1A \u5229\u7528\u8D1D\u53F6\u65AF\u5B9A\u7406\uFF0C \u56E0\u6B64\uFF0C\u6211\u4EEC\u53EF\u4EE5\u53CD\u8FC7\u6765\u6784\u9020\u8868\u793A\u4F3C\u7136\u6027\u7684\u65B9\u6CD5\uFF1A\u5DF2\u77E5\u6709\u4E8B\u4EF6A\u53D1\u751F\uFF0C\u8FD0\u7528\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF0C\u6211\u4EEC\u4F30\u8BA1\u6216\u731C\u6E2C\u53C2\u6570B\u7684\u4E0D\u540C\u503C\u7684\u53EF\u80FD\u6027\u3002\u5F62\u5F0F\u4E0A\uFF0C\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u4E5F\u662F\u4E00\u79CD\u6761\u4EF6\u6982\u7387\u51FD\u6570\uFF0C\u4F46\u6211\u4EEC\u5173\u6CE8\u7684\u53D8\u91CF\u6539\u53D8\u4E86\uFF1A \u6CE8\u610F\u5230\u8FD9\u91CC\u5E76\u4E0D\u8981\u6C42\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u6EE1\u8DB3\u5F52\u4E00\u6027\uFF1A\u3002\u4E00\u4E2A\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u4E58\u4EE5\u4E00\u4E2A\u6B63\u7684\u5E38\u6570\u4E4B\u540E\u4ECD\u7136\u662F\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\u3002\u5BF9\u6240\u6709\uFF0C\u90FD\u53EF\u4EE5\u6709\u4F3C\u7136\u51FD\u6570\uFF1A"@zh . . . . "Fonction de vraisemblance"@fr . . . . . . "Em estat\u00EDstica, a fun\u00E7\u00E3o de verossimilhan\u00E7a ou fun\u00E7\u00E3o de probabilidade \u00E9 uma fun\u00E7\u00E3o dos par\u00E2metros de um modelo estat\u00EDstico que permite inferir sobre o seu valor a partir de um conjunto de observa\u00E7\u00F5es. Num certo sentido, a probabilidade \u00E9 uma vers\u00E3o inversa da probabilidade condicionada. Conhecendo um par\u00E2metro B, a probabilidade condicional de A \u00E9 P(A|B), mas se o valor de A \u00E9 conhecido, pode-se realizar infer\u00EAncias sobre o valor de B gra\u00E7as ao teorema de Bayes, segundo o qual: Dessa forma, a fun\u00E7\u00E3o de verossimilhan\u00E7a L( b |A) \u00E9 definida como: Se houver um n\u00FAmero de amostras aleat\u00F3rias independentes x1, ..., xn, em seguida, o log-probabilidade conjunta ser\u00E1 a soma de log-probabilidades individuais, e a derivada desta soma ser\u00E1 uma soma de derivadas de cada indiv\u00EDduo de log-verossimilhan\u00E7a:"@pt . . . . . . . . . .