读「统计学七支柱」—— Likelihood

支柱三：Likelihood

Likelihood，一般都翻译为“似然”，原本我一直不是很明白“似然”跟“概率”有什么关系。昨天看了Likelihood这一节之后，依旧是云里雾里，于是请教了伟大的百度，在知乎上找到了一篇文章，对似然讲得很清楚。概括地说，似然就是在不知道概率的情况下去求概率。举个例子：掷色子。

掷一枚重量不均匀的色子（不均匀意味着6个点数的概率不一定都是1/6），那么现在我掷了60次，其中点数与次数对应关系如下：[
(1, 10),
(2, 30),
(3, 2),
(4, 8),
(5, 14),
(6, 6),
]
那么，根据现在得到的实验结果，我们想知道出现点数为1的概率，得到的值就是似然。

为什么作者认为似然是支柱之一呢？通过对似然的简答解释，至少我们明白一点：似然就是求概率。在现实生活中，我们可能会经常看到很多的数字——某某城市的离婚率为xxx、有xxx小孩患某某病等等。仅仅把数字摆在眼前是不够的，如果想要从中获取到信息，需要有一定的背景环境，这样的数字出现的环境是什么？在这样的环境下出现当前这种情况的可能性有多大，还会出现什么情况，导致什么样的数据，它的可能性又有多大。

总而言之，对于任何社会现状，当我们需要去追根究底时，必然是在找似然。不是所有的问题，都能简单得跟抛硬币一样简单，不是正面就是反面，一半一半。