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最尤推定を知るには、尤度を知らないといけません。
尤度について
WHAT；尤度ってなに？
尤度とは「尤（もっと）もらしさ」です。下の図のようなシーンを想像してみましょう。お殿様がいて、あなたは家来です。お殿様が「次の戦では絶対に勝てる」と言うと、家来たちは「ご尤もです」と答える。そのもっともです。言い換えると、次の戦で勝てると信じている気持ちーーー堅く言えば、度合いーーーとなる。もし本当に次の戦で勝てると思っていれば「ご尤もです！！（尤度↑）」と答えるし、いや正直キツくねと思っていれば「ご尤もです。。（尤度↓）」となる。（「無理でしょう」とか言ったら打首です。だから「尤も」という同じ言葉を使うしかなくて、気持ちは言い方ーーーつまり尤度の大きさーーーで表現される。）尤度は英語で Likelihood なので、記号 L で表されます。もし、L が小さければ尤もらしくない（起こりそうもない）、もしLが大きければ尤もらしい（起こりそう）ということになる。つまり、尤度には大きさがある。ちなみにこの殿様の例、私が考えました、どうでしょうか。。
WHY；なんで尤度なんてあるの？
「確率分布のパラメータを推定するのに使うから」と一言で言えばそうなります。なぜ確率分布のパラメータを推定するのでしょう？現実の現象を確率分布を使ってモデル化し、現実に近づけるためにーーー現実のデータにより近いかたちで再現するーーーパラメータを推定します。なぜこんなモデル化をするのでしょう？一つは未知の現象を予測するため。もう一つは現象の背後に潜むルールを見つけるため。なぜ予測するのか、なぜルールを見つけるのか？面白かったり、便利だったりするからです。（具体例は別記事で紹介します。）
HOW；尤度ってどうやって求めるの？
これは数学の問題になります。最尤推定は尤度を求める手法です。以下で紹介します。
尤度の推定：最尤推定
ガウス分布の最尤推定
- 分かりやすい。でも、分かりやすいと(自分の中で)評判のStatQuestでもやや複雑に感じたので、最尤推定の説明は難しいんだなと思った。
二項分布の最尤推定
- 分かりやすい。最尤推定値を求めるときは、対数尤度を変数で微分するけど、動画のように注目している変数以外の変数（パラメータ？）には実数を当てて計算しても分かりやすいかも。あと、二項分布の尤度は連続値をとるから、多項分布の尤度も連続値をとるよね。
多項分布の最尤推定
