marginal likelihood

在统计学中， 边缘似然函数（marginal likelihood function），或积分似然（integrated likelihood），是一个某些参数变量边缘化的似然函数（likelihood function） 。在贝叶斯统计范畴，它也可以被称作为 证据 或者 模型证据的。 给出一组 独立同分布的数据点

\textstyle H} 的函數。 P ( E ) {\displaystyle \textstyle P(E)} 有時會稱為邊緣似然率（英语：marginal likelihood）。此係數對所有可能的假說都是定值，因此在判斷不同假說的相對機率時，不會用到這個係數中。 針對不同的 H {\displaystyle

inference。模型的代碼長度和模型及資的料代碼長度則分別相當於Baysian架構中的prior probability和marginal likelihood（英语：marginal likelihood）。這觀點可用David MacKay的Information Theory, Inference, and

supported by so many independent observations and results, that their likelihood of subsequently being found to be wrong is vanishingly small. Such conclusions

Mareike. Collaborative consumption: determinants of satisfaction and the likelihood of using a sharing economy option again. Journal of Consumer Behaviour