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2020 | OriginalPaper | Chapter

8. Maximum Likelihood and Multivariate Normal Distribution

Author : Kohei Adachi

Published in: Matrix-Based Introduction to Multivariate Data Analysis

Publisher: Springer Singapore

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Abstract

In the analysis procedures introduced in the last four chapters, parameters are estimated by the least squares (LS) method, as reviewed in Sect. 8.1. The remaining sections in this chapter serve to prepare readers for the following chapters, in which a maximum likelihood (ML) method, which differs from LS, is used for estimating parameters. That is, the ML method is introduced in Sect. 8.2, which is followed by describing the notion of probability density function and the ML method with multivariate normal distribution. Finally, ML-based model selection with information criteria is introduced.

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Metadata
Title
Maximum Likelihood and Multivariate Normal Distribution
Author
Kohei Adachi
Copyright Year
2020
Publisher
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-4103-2_8

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