L'estimation du maximum de vraisemblance est une méthode d'estimation des paramètres d'une distribution de probabilité supposée, compte tenu de certaines données observées.
Cela se fait en maximisant une fonction de vraisemblance de sorte que, sous le modèle statistique supposé, les données observées soient les plus probables possibles.
Le point dans l'espace des paramètres qui maximise la fonction de vraisemblance est appelé estimation du maximum de vraisemblance.
La logique du maximum de vraisemblance est à la fois intuitive et flexible, et en tant que telle, la méthode est devenue un moyen dominant d'inférence statistique.
La fonction de vraisemblance est différentiable et le test dérivé pour déterminer les maxima peut être appliqué.
Dans certains cas, les conditions de premier ordre de la fonction de vraisemblance peuvent être résolues explicitement.
L'estimateur des moindres carrés ordinaires maximise la vraisemblance du modèle de régression linéaire.
Dans la plupart des cas, des méthodes numériques seront nécessaires pour trouver le maximum de la fonction de vraisemblance.
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