profile likelihood(剖面似然/轮廓似然):统计学中一种把不关心的参数(干扰参数)“消去”的方法。做法是:对每个关注参数的取值,把其他参数取到能使似然最大的值,从而得到只关于关注参数的似然函数,用于估计、构造置信区间、做假设检验等。也常用于近似推断(如 likelihood-ratio 推断)。
/ˈproʊfaɪl ˈlaɪklihʊd/
We used profile likelihood to estimate the parameter of interest.
我们用剖面似然来估计关注的参数。
In a mixed-effects model, profile likelihood can reduce the impact of nuisance parameters when constructing confidence intervals.
在混合效应模型中,剖面似然能在构造置信区间时减弱干扰参数的影响。
profile 原指“侧影、轮廓”(来自意大利语 profilo,与“描出轮廓”相关);likelihood 来自 like(相似、可能)+ 名词后缀 -hood(表示状态/性质)。在统计语境中,profile 引申为“把高维参数空间按某个参数‘切出一条轮廓/剖面’”,因此 profile likelihood 就是“沿着该参数的剖面取最大似然”的方法。(该术语还有更数学化的定义,但以上是最常用的直观理解。)