...本值xi实现的“程度”与其概率密度函数值成正比，则实测值实现的程度可以用下式表示,并称之为对的似然函数(likelihood function),称使似然函数达到最大的为最大似然估计量(maximun likelihood estimator)：
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– P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，叫做似然函数(likelihood)。 – P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，是我们要求的值，叫做后验概率。
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...huan）教授对DWS 模型进行了改进：首先 是使用了远期强度（Forward Intensity）技术和伪似然函数（pseudo-likelihood function） 估计技术，从而降低了DWS 模型在多变量情况下进行估计的难度，并增加了违约距离的趋势 项和公司财务指标等解释变量；其次，对违...
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将和分别代入式（20）中的，得到关于的集中对数似然函数（Concentrated likelihood function）： （22） 上式是参数的非线性函数，运用优化算法将其极大化可得到的估计。
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对数似然函数 [数] log-likelihood function ; Logarithm likelihood function ; log likelihood ; function log-likelihood
对数似然函数值 Log likelihood
偏似然函数 Partial likelihood function
部分似然函数 partial likelihood function
极大似然函数 [统计] maximum likelihood function ; maximum likelihood value
罚似然函数 penalized likelihood function
条件对数似然函数 [数] conditional log likelihood function
完全导出似然函数 totally derivative likelihood function
We construct cost function which combines the likelihood function and boundary constraint function.
它利用似然函数和边界约束方程构造代价函数，来描述区域特征。
参考来源 - SAR图像特征提取与目标识别方法研究In this algorithm, the likelihood function of particle filter in clutter is derived.
在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。
参考来源 - 杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法Based on basic probability assignment of target type decided by multiple sensors, new sensor data are added continually, and believe function and plausibility function are update, finally the destination of decision of target type is arrived.
具体方法是根据多个传感器对目标类型判断的基本概率分配函数，不断添加新的传感器数据，更新信任函数和似然函数，最终判断目标类型。
参考来源 - 应用证据理论(D·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
采用似然函数法对水稻矮生性的主基因和微基因的效应进行分析。
The likelihood method was applied to the genetic analysis of the effects of major dwarf genes and the variation due to polygenes.
但计算很是困难，原因就是删失数据后样本的似然函数的形式很复杂。
But it was difficult to calculate, because censored data in the form of samples of the likelihood function is very complex.
这一部分我们给出了本文中竞争风险混合模型的描述及分组数据下的似然函数。
In this paper, a kind of SAR image segmentation method based on the criterion of likelihood difference function is proposed.
统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。 似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次”，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。
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