likelihood 在英语中常被翻译为"可能性"或"概率",但其具体含义和使用场景比汉语中的"可能性"更为细致。理解 likelihood 不仅有助于日常交流和学术写作,也对统计学、数据分析和自然语言处理等领域极为重要。本文从词源、日常用法、与 probability 的区别、统计学概念、常见短语与搭配、真实例句、翻译建议和写作优化等多个角度做全面阐述,帮助读者在不同语境下准确把握和使用该词。 likelihood 的基本含义是某件事情发生的可能程度。日常英语中,用 likelihood 表示事件发生的概率或发生的可能性强弱。常见表达包括 there is a high likelihood that...(很有可能...)和 there is little likelihood of...(几乎不可能...)。
在口语和书面语中,likelihood 比较中性,用于描述比"certainty"更弱、但强于"possibility"的判断。 词源上,likelihood 来自于形容词 likely,加上名词后缀 -hood。likely 本身表示"很可能的",而 likelihood 就是这种可能性的名词形式。历史上,该词最早见于15世纪,随着英语的发展逐渐形成了现代含义和多种用法。 在语义层面,likelihood 与 probability 有交叉但又有差异。probability 更侧重数学和量化,是概率论中的专门术语,可以通过频率、概率分布或模型来精确计算。
likelihood 在日常用法中常作为概率的近义词,但在统计学中,likelihood 有特定含义,是基于观测数据对参数值的"似然度"函数。简言之,probability 描述数据在已知参数下出现的概率,而 likelihood 描述在观测到数据后,各参数值的相对合理性。二者在表达方向上有本质区别,混用容易导致误解。 在统计学语境中,likelihood 几乎专指似然函数(likelihood function)。给定数据,似然函数以参数为变量,衡量参数使数据出现的相对可能性。最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)基于这一概念,通过寻找使似然函数最大化的参数值来估计模型参数。
MLE 的广泛应用包括回归模型、分类模型、时间序列分析等。理解似然函数有助于掌握统计推断的思想,例如如何利用观测数据更新对参数的信念,以及如何进行模型比较。 实际写作和口语中,likelihood 常出现于多种固定搭配。例如 in all likelihood 表示"很可能",常用于对未来事件给出较高概率的判断; decrease the likelihood of... 表示"降低...发生的可能性",多见于风险管理或卫生健康领域。掌握这些常见搭配可以提高表达的地道性和准确性。 在翻译上,likelihood 可译为"可能性""概率""可能发生的程度"等,根据上下文选择恰当词汇。
若出现在统计学文献或技术报告中,应译为"似然"或"似然函数",以避免与数学上的 probability 混淆。若出现在日常新闻或科普文本,则用"可能性"更自然。如:There is a strong likelihood that the plan will succeed. 翻译为"该计划很有可能成功"。但在统计上下文中,The likelihood of the parameter given the data 应译为"给定数据下参数的似然(函数)"。 许多非母语者在使用 likelihood 和 probability 时会混淆。一个便捷的判断方法是看句子意图。
如果句子需要量化并在数学上可以计算,一般使用 probability。如果句子是在日常语境中表达对某事件发生的主观判断,likelihood 更合适。在专业统计文本中,likelihood 则常为术语,需严格区分。 举例说明二者区别:掷一枚公平硬币时,概率问题可以说 the probability of heads is 0.5,因为我们知道模型和参数。若一位侦探看到一串抛硬币的结果并试图推断硬币是否偏向某一面,侦探会用似然函数来衡量不同偏向参数下观测结果出现的合理性,这就是 likelihood 的应用场景。 进一步探讨似然在建模中的作用,似然函数不直接给出参数发生的概率,而是给出在当前观测数据下不同参数配置的相对支持度。
统计学中常把似然值对数化得到对数似然(log-likelihood),便于计算和优化。对数似然的最大化通常比直接最大化似然更稳健,因为乘法关系在对数下转化为求和,数值稳定性更好。模型比较时,可使用似然比检验(likelihood ratio test)来判断嵌套模型是否显著改善拟合。 在机器学习和深度学习领域,最大似然方法也是基础。很多损失函数可以解释为负对数似然(negative log-likelihood),例如分类任务中使用的交叉熵损失就是基于似然的推导。通过最小化负对数似然,模型参数被调整以提高观测数据出现的概率,从而实现学习与泛化。
语言使用的细节也值得注意。likelihood 常与形容词 strong、high、low 搭配,形成固定表达,如 high likelihood(高可能性)、low likelihood(低可能性)、strong likelihood(强烈可能性)。在正式写作中,使用 in all likelihood 能有效传达预测性的判断而不显得绝对化。避免使用 overly strong 的语气如 certainty(确定性)除非确有把握,因为 likelihood 本身就包含不确定性的含义。 从搜索引擎优化(SEO)的角度,围绕 likelihood 的内容可覆盖多种用户意图,包括词义查询、语法用法、翻译需求、统计与机器学习应用、学术写作示例与常见误区等。为提高搜索排名,文本应自然包含相关关键词,例如 likelihood definition、likelihood vs probability、maximum likelihood estimation、似然函数、可能性、概率比较、中英文用法对照等,同时确保内容原创且信息密集,以满足长尾查询需求。
在教育与写作训练中,通过对比练习可以加深理解。设计练习时,让读者判断何时使用 probability 或 likelihood,或要求将统计学句子从英文翻译为中文并指出术语对应,可以有效提高准确性。举例说明常见翻译陷阱:在新闻报道中看到 the likelihood of rain,直接译为"下雨的概率"虽能被接受,但更贴近口语的是"下雨的可能性"。在科研论文中出现 the likelihood of the model given data 时,应译为"在给定数据下模型的似然"而非"模型的可能性"。 除了学术领域,likelihood 在法律、新闻、医学风险评估等领域也频繁出现。例如医学报道可能提到降低疾病发生的 likelihood,法律文书中可能评估证据导致某种裁决的 likelihood。
不同领域对精确性的要求各异,写作者需要根据上下文调整词汇选择与解释深度。 常见的错误还包括将 likelihood 用作可数名词时的用法问题。在很多语境下,likelihood 可以是可数或不可数,取决于表达。例如 there are several likelihoods for... 在口语中较少见,通常用 probability 或 chances。更自然的表达是 there is a high likelihood that... 或 the likelihoods differ across scenarios,但后者在技术写作中更常见。 在跨文化交流中,理解概率和可能性的表达差异也很重要。
汉语在表达不确定性时有丰富的模糊化手段,如"可能""大概""有望""未必"等。将英语中不同强度的 likelihood 转换为适当的汉语表达,需要把握语气与情境。例如 strong likelihood 可译为"很可能"或"高度可能"; moderate likelihood 可译为"有一定可能性"; low likelihood 可译为"可能性很小"或"不大可能"。学术翻译则倾向用"可能性"或"概率"并辅以数值描述以增强精确性。 为了更好地使用 likelihood,建议在写作或口语中遵循几个实用原则。首先,明确语境:若为科学或统计语境,优先使用 technical term(如 likelihood、probability、likelihood function)。
其次,注意定量还是定性:如果可以量化,提供数值或置信区间会更具说服力。第三,避免模糊重复:与其反复说"可能性很高",不如给出理由或数据支持这一判断。最后,掌握常见搭配和短语,使表达更地道和专业。 以下给出若干实用例句,帮助理解和应用:The likelihood of heavy traffic during rush hour is high.(高峰期发生严重拥堵的可能性很大。)In all likelihood, the committee will approve the proposal.(委员会很可能会批准该提案。)The likelihood function for the parameters was maximized using gradient-based optimization.(参数的似然函数采用基于梯度的优化方法进行了最大化。
)These measures reduce the likelihood of infection.(这些措施可降低感染的可能性。) 总结来看,likelihood 是一个在日常英语和专业统计学中都非常常用但含义有细微差别的词。日常语境中它表示对未来事件的可能性判断,翻译为"可能性"较为自然;在统计与机器学习语境中,它是一个具有严格定义的技术术语,表示基于观测数据对参数的相对支持度。正确区分 likelihood 与 probability、掌握其在不同领域的用法与翻译方法,对于写作、翻译和科研工作都有重要意义。掌握这些要点后,读者可以更自信地在各种语境下使用 likelihood,并提升信息表达的准确性与专业度。 常见问题与解答可作为进一步学习的入口。
如何判断何时用 likelihood 而不是 probability?如果关注点是观测数据后对参数的评估,使用 likelihood;若关注的是事件在给定模型下发生的概率,使用 probability。最大似然估计为何重要?因为它提供了一种普适的方法来估计参数,使模型对观测数据的解释最为合理。likelihood function 与 probability distribution 的区别是什么?前者以参数为变量衡量参数对观测结果的支持度,后者以结果为变量衡量在已知参数下结果出现的概率。通过理解这些关键问题,读者能够在阅读英文资料或撰写相关文本时避免常见的混淆和误用。 。
