Was bedeutet "MLE"?
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Die Maximum-Likelihood-Schätzung, oder MLE, ist ein Verfahren in der Statistik, um die Parameter eines Modells zu schätzen. Es hilft dabei, die Werte für die Variablen in einem Modell zu finden, die die beobachteten Daten am wahrscheinlichsten machen.
So funktioniert MLE
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Datensammlung: Zuerst sammelst du Daten, die relevant für das Problem sind, das du untersuchst.
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Modellaufbau: Dann wählst du ein statistisches Modell aus, von dem du denkst, dass es deine Daten erklärt.
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Parameterschätzung: Mit MLE passt du die Parameter in diesem Modell an, damit es Ergebnisse liefert, die eng mit den gesammelten Daten übereinstimmen.
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Ziel: Das Hauptziel ist, Parameterwerte zu finden, die die beobachteten Daten so wahrscheinlich wie möglich machen.
Bedeutung von MLE
MLE wird häufig verwendet, weil es eine einfache Methode ist, um Modellparameter zu schätzen. Wenn es richtig angewendet wird, kann es Schätzungen liefern, die effizient und konsistent sind. Allerdings kann MLE manchmal bei bestimmten Datentypen Probleme haben. In Fällen, in denen Daten unausgewogen sind oder Modelle zu sehr auf ihre eigenen Ergebnisse trainiert werden, kann MLE voreingenommene Schätzungen liefern, was die Zuverlässigkeit beeinträchtigen könnte.
Alternativen zu MLE
In einigen Situationen können andere Methoden wie die geschätzte Wahrscheinlichkeitsbeurteilung (PLE) verwendet werden, um die Probleme zu adressieren, mit denen MLE konfrontiert ist, insbesondere um Fairness zwischen verschiedenen Datenklassen zu gewährleisten.