profile likelihood

Profile likelihood（轮廓似然）是一种用于参数估计的统计方法。它是一种非参数化估计技术，可以帮助我们确定联合分布的最大似然估计中一个或多个参数的最佳值，并且可以避免多维参数空间中的计算问题。利用这种方法，我们可以获得一个更准确的估计值和置信区间。

Profile likelihood首先固定所有参数的值，然后仅优化其中一个或几个参数的似然函数，最后我们可以计算出仅优化这些参数而得到的似然函数的值。如此一来，我们能够更清楚地了解每个参数的估计值，并且可以将其与其他参数进行比较。通过计算多个参数的profile likelihood，我们可以得到最佳的估计值和置信区间。

相比于其他估计方法，profile likelihood方法更容易实现。它可以使用传统的最大似然估计工具实现，不需要特定的软件代码来计算复杂的统计量。此外，该方法不会受到数据分布偏差的影响，同时能够支持多维参数空间的计算。这使得profile likelihood估计方法成为一种越来越受欢迎的估计方法。