↑: [[G検定に関する知識]] - 観測データが得られる確率（尤度）を最大化するパラメータを推定する統計的手法 - 「いま手元のデータが生まれる確率が最も高くなるパラメータを逆算する」 - 重要な性質 - 一致性：サンプル数増加で真のパラメータに収束 - 漸近有効性：大標本では最小分散を達成（優れた推定法） - 機械学習との関連 - ニューラルネットワークの交差エントロピー損失の最小化 ≡ 対数尤度の最大化 - ロジスティック回帰の係数推定にも使用 - [[KLダイバージェンス]]最小化とも等価な関係