A probabilidade máxima, ou ML, método foi proposto pela primeira vez pelo estatístico Inglês R. A. Fischer. Este método localiza a estimativa de um parâmetro que maximiza a probabilidade de observar os dados fornecidos um modelo para os dados. Calcula-se a estimativa de máxima probabilidade de um parâmetro p tomando a derivada da função de probabilidade com respeito ao p e encontrar o ponto em que p é igual a zero.
Obter a função de verossimilhança ou a função de densidade de probabilidade (pdf) do parâmetro que você gostaria de estimar. A PDF é uma função que descreve a relativa probabilidade de uma variável aleatória para ocorrer em um determinado ponto. Exemplos de pdfs são o normal, Gaussian inversa, gama, Poisson e as distribuições de Bernoulli. Por exemplo, para uma distribuição normal, você pode querer encontrar as estimativas médias e variâncias.
Calcular o logaritmo natural da função de probabilidade. logaritmos naturais são fáceis de calcular e são padrão com a maioria das linguagens de programação como C, PHP e Matlab (função de log). Você ainda pode usar a função de log () no Excel ou usar a calculadora.
Calcule a derivada da função log verossimilhança com relação ao parâmetro que você está tentando estimar (p). Alguns programas como o Matlab têm construído em funções como diff () e polyder () para calcular a derivada. Em outros programas, como C e Excel, você pode calcular a derivada de y em relação a x da seguinte forma: dy / dx = (y1-y0) / (x1-x0). Onde y1, x1 são os valores atuais das variáveis de entrada e saída Y e X, e y0, x0 são os (decrementais) valores anteriores de y e x.
Defina a igual derivada a zero e resolver para o parâmetro que você está tentando estimar (p).
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