La frase "generalized maximum likelihood" è un sostantivo composto.
/gɛnəraɪzd ˈmæksɪməm ˈlaɪklihɒd/
"Generalized maximum likelihood" (GML) si riferisce a un approccio statistico avanzato per stimare i parametri di un modello statistico. Questo metodo estende il concetto di massima verosimiglianza (maximum likelihood) per applicarsi a situazioni in cui i dati possiedono strutture più complesse, permettendo di considerare variabili non osservate e dipendenze all'interno dei dati.
Il termine è utilizzato principalmente in contesti accademici e di ricerca, specialmente in statistica, econometria e machine learning. La sua frequenza è maggiore nell'ambito scritto, come articoli di ricerca e testi accademici.
Researchers often apply generalized maximum likelihood to improve the accuracy of their models.
I ricercatori applicano spesso la massima verosimiglianza generalizzata per migliorare l'accuratezza dei loro modelli.
The results from the generalized maximum likelihood estimation were significant for the study's findings.
I risultati della stima della massima verosimiglianza generalizzata erano significativi per le conclusioni dello studio.
We learned about generalized maximum likelihood during our advanced statistics course.
Abbiamo appreso della massima verosimiglianza generalizzata durante il nostro corso di statistica avanzata.
L'espressione "generalized maximum likelihood" non è conosciuta per essere utilizzata in espressioni idiomatiche comuni, in quanto è un termine tecnico specifico nel campo della statistica.
Il termine "maximum likelihood" è stato introdotto nei primi anni del XX secolo dal famoso statistico Ronald A. Fisher. L'aggettivo "generalized" si riferisce a un'estensione di questa idea fondamentale, suggerendo un'applicazione più ampia e complessa.
Sinonimi: - Stima della verosimiglianza massima - Estimatore di verosimiglianza
Contrari: - Verosimiglianza minima (non comune, ma si riferirebbe a metodi che cercano di minimizzare la verosimiglianza piuttosto che massimizzarla).