Em estatística, a estimativa por máxima verossimilhança (maximum-likelihood estimation- MLE) é um método para estimar os parâmetros de um modelo estatístico.
A função de log-verossimilhança é mais adequada para cálculos computacionais e permite que modelos possam ser comparados aditivamente, ao invés de multiplicativamente. é o estimador de máxima verossimilhança de θ.
L{µ|X} = −log [ L{µ|X} ] . Como o valor numérico da verossimilhança é geralmente (mas não necessaria- mente) menor que um, o logaritmo desse valor é negativo.
Chama-se verossimilhança ou verosimilhança, em linguagem coerente ao atributo daquilo que parece intuitivamente verdadeiro, isto é, o que é atribuído a uma realidade portadora de uma aparência ou de uma probabilidade de verdade, na relação ambígua que se estabelece entre imagem e ideia.
Os estimadores de máxima verossimilhança são os estimadores que atribuem à amostra a maior probabilidade de ser observada.
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A informação de Fisher é uma candidata à teoria unificadora da Física. Partindo do chamado principio da mínima informação de Fisher, B.
Dado um conjunto de dados, a variância é uma medida de dispersão que mostra o quão distante cada valor desse conjunto está do valor central (médio). Quanto menor é a variância, mais próximos os valores estão da média; mas quanto maior ela é, mais os valores estão distantes da média.
De fato, a verossimilhança não é igual à verdade, mas também não é igual à mentira. A verossimilhança se assemelha à verdade mas não se confunde com ela, representando antes a vontade da verdade do que a verdade mesma.
A verossimilhança das alegações é uma prova de primeira aparência, e que se afere por regras de experiência comum, normalmente em decorrência de eventos corriqueiros, que ocorrem no dia-a-dia, e que assim dão credibilidade à versão do consumidor.
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