最尤法

観測されたデータが最も発生しやすいように、確率分布のパラメータを推定する手法です。得られたデータの尤度（もっともらしさ）が最大になるパラメータを探します。

確率論に基づいた統計的推定の標準的な手法であり、機械学習モデルの学習過程でも広く利用されます。学習データに対してモデルが最も適合するようにパラメータを調整します。

G検定では、確率モデルの学習における根拠として理解が必要です。最小二乗法との関連や、ベイズ推定との違いが問われる可能性があります。