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似然函数的概念
（源自：维基百科）
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。
似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。
概率 用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而
似然性 则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。
 
在这种意义上，似然函数可以理解为条件概率的逆反。
在已知某个参数B时，事件A会发生的概率写作。
利用贝叶斯定理，
因此，我们可以反过来构造表示似然性的方法：已知有事件A发生，运用似然函数，我们估计参数B的可能性。
形式上，似然函数也是一种条件概率函数，但我们关注的变量改变了：
注意到这里并不要求似然函数满足归一性： 。
一个似然函数乘以一个正的常数之后仍然是似然函数。对所有α > 0，都可以有似然函数：
 例子：
考虑投掷一枚硬币的实验。通常来说，已知投出的硬币正面朝上和反面朝上的概率各自是pH = ，便可以知道投掷若干次后出现各种结果的可能性。比如说，。用条件概率表示，就是：
其中H表示正面朝上。
在统计学中，我们关心的是在已知一系列投掷的结果时，关于硬币投掷时正面朝上的可能性的信息。我们可以建立一个统计模型：假设硬币投出时会有pH
 的概率正面朝上，而有1 − pH 的概率反面朝上。这时，条件概率可以改写成似然函数：
也就是说，对于取定的似然函数，在观测到两次投掷都是正面朝上时，pH =  （这并不表示当观测到两次正面朝上时pH =  ）。
如果考虑pH = ，那么似然函数的值也会改变。
注意到似然函数的值变大了。这说明，如果参数pH ，结果观测到连续两次正面