Q1: minimum method 和maximum likelihood estimation的区别是什么？
A：least square method是maximum likelihood method的一个special的分支
当likelihood为Gaussian时，minimize和maximize likelihood一样。
refs：
Data Reduction and Error Analysis for Physical Science
Q2：maximum likelihood方法与Bayesian方法中的likelihood的区别是什么？
A：两者的likelihood的表达式都是(其中
为数据，
为参数)。
maximum likelihood 方法中的likelihood被视为参数的函数，是人为可调的。我们选择使likelihood最大的参数值作为最佳参数值。
Bayesian方法中的likelihood是通过观测数据得到的，不是人为可调的。我们通过对真实数据的观测得到lh；
根据经验或其它原则（此处有不同观点，参见Mathematical Statistics and Data Analysis 3rd - John Rice）确定参数的先验分布；
最后，根据Bayes定理，得到参数的后验分布
。
refs:
Maximum Likelihood vs. Bayesian Parameter Estimation Ronald J. Williams CSG 220 Spring 2007
What is the difference in Bayesian estimate and maximum likelihood estimate? - StackOverflow
Q3: maximum likelihood 方法中选择使likelihood最大的参数值作为最佳参数值。从这种表述看，似乎得到的是确定的参数值，那么文献中出现的参数值的概率分布图是如何得到的？
A：因为我们想知道测量参数的误差
ref: emcee manual
以上为找到的refs和个人的初步理解，后续随理解的变化持续更新……
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