Функция правдоподобия против распределения выборки

Question

Я читаю Распознавание образов Бишопа и машинное обучение, и меня смущает следующее.

В чем разница между распределением выборки и функцией правдоподобия?

Например, см. Главу 2, раздел 2.1, т.е. пример броска монеты. Распределение выборки является биномиальным, и тогда функция вероятности принимается за биномиальное распределение. Означает ли это, что функция правдоподобия всегда является распределением выборки?

Answer 1

Распределение хорошо, распределение - то есть, как образцы распределяются; это может быть: равномерное, нормальное (гауссовское), биномиальное, бернулли, пуассон, бета, гамма. Это не имеет особого отношения к формуле, о которой вы читаете, это характеристика c случайного процесса (Бернулли / бином для бросков монет и тому подобное, Пуассон для количества чего-то в чем-то, нормальный / гауссовский для большинства других вещей) .

Функция правдоподобия - это функция от заданного тета х, тета - параметр модели. Тип (такой бином) предшествующего предпочтительно должен соответствовать типу функции правдоподобия, тогда он будет сопряженным предшествующим, значительно упрощая вычисления.