우도함수 (Likelihood Function)

$X_{1}=x_{1}, \ ... \ , X_{n}=x_{n}$이 주어져 있을 때 결합밀도함수(결합질량함수) $f(x_{1}, \ ... \ ,x_{n};\theta)$를 모수 $\theta$의 함수로 나타낸

• $$L(\theta) \equiv L(\theta;x_{1}, \ ... \ ,x_{n}) = f(x_{1}, \ ... \ ,x_{n};\theta)$$

를 우도함수라 한다.

만약, $X_{1}, \ ... \ ,X_{n}$이 확률표본이고 각각 확률밀도함수(확률질량함수) $f(x;\theta)$를 갇는다면, 우도함수는

• $$ L(\theta) = \prod_{i=1}^{n} \ f(x_{i};\theta) $$

가 된다.