
In statistica, la funzione di verosimiglianza (o funzione di likelihood) è una funzione di probabilità condizionata, considerata come funzione del suo "secondo" argomento, mantenendo fissato il primo argomento.
In gergo colloquiale spesso "verosimiglianza" è usato come sinonimo di "probabilità", ma in campo statistico vi è una distinzione tecnica precisa. Questo esempio chiarisce la differenza tra i due concetti: una persona potrebbe chiedere "Se lanciassi una moneta non truccata 100 volte, qual è la probabilità che esca testa tutte le volte?" oppure "Dato che ho lanciato una moneta 100 volte ed è uscita testa 100 volte, qual è la verosimiglianza che la moneta sia truccata?". Scambiare tra loro, nelle due frasi, i termini "verosimiglianza" e "probabilità" sarebbe errato.
Una distribuzione di probabilità che dipende da un parametro può essere considerata in due modi differenti:
Formalmente la funzione di verosimiglianza è una funzione:
Si definisce ancora funzione di verosimiglianza ogni funzione proporzionale a tale probabilità. Dunque, la funzione di verosimiglianza per formula_2 è la classe delle funzioni:
per ogni costante formula_4. A causa di ciò, l'esatto valore di formula_5 non è in generale rilevante; ciò che è importante sono rapporti nella forma: formula_6, invarianti rispetto alla costante di proporzionalità.
A livello interpretativo, l'uso di una funzione di verosimiglianza trae giustificazione dal teorema di Bayes, in base al quale, per due qualsiasi eventi formula_7 e formula_2:
dove sia formula_10 che formula_11 sono funzioni di verosimiglianza. L'uso di funzioni di verosimiglianza ai fini dell'inferenza statistica costituisce un tratto distintivo dell'inferenza classica, o "frequentista"; esso rappresenta inoltre una fondamentale differenza rispetto alla scuola dell'inferenza bayesiana, in quanto lo statistico bayesiano conduce inferenza tramite la probabilità formula_12 nell'espressione sopra.
Alcune idee relative alla funzione di verosimiglianza sembrano essere state introdotte da T. N. Thiele in un lavoro del 1889. Il primo contributo in cui il concetto di funzione di verosimiglianza è esplicitamente formulato è tuttavia dovuto a Ronald Fisher in un suo lavoro del 1922. In tale lavoro, Fisher usa inoltre l'espressione metodo della massima verosimiglianza; argomenta inoltre contro il ricorso alla condizionata nella forma formula_13 nell'espressione sopra, da lui ritenuta ingiustificabile a causa dell'elemento di soggettività introdotto tramite la probabilità "a priori" (nel linguaggio che ora è proprio della statistica bayesiana) formula_14. 
Il metodo della massima verosimiglianza ha le sue applicazioni più rilevanti nella prassi come metodo di stima di modelli parametrici. Considerando un insieme di osservazioni formula_15, e una famiglia di funzioni di densità (o di massa, nel caso di distribuzioni discrete), parametrizzate tramite il vettore formula_16:
la funzione di verosimiglianza associata è:
Nel caso in cui, come normalmente si ipotizza, gli formula_19 siano indipendenti e identicamente distribuiti, inoltre:
Poiché l'espressione sopra può risultare scarsamente trattabile, specie nei problemi di massimizzazione collegati al metodo della massima verosimiglianza, spesso risulta preferibile lavorare sul logaritmo della funzione di verosimiglianza, in gergo chiamata "log-verosimiglianza":


In teoria della probabilità la probabilità condizionata di un evento "A" rispetto a un evento "B" è la probabilità che si verifichi "A", sapendo che "B" è verificato. Questa probabilità, indicata formula_1 o formula_2, esprime una "correzione" delle aspettative per "A", dettata dall'osservazione di "B".
Poiché, come si vedrà nella successiva definizione, formula_3 compare al denominatore, formula_1 ha senso solo se "B" ha una probabilità non nulla di verificarsi. 
È utile osservare che la notazione con il simbolo "Barra verticale" è comune con la definizione del connettivo logico NAND.
Per esempio, la probabilità di ottenere "4" con il lancio di un dado a sei facce (evento "A") ha probabilità "P(A)=1/6" di verificarsi. "Sapendo" però che il risultato del lancio è un numero tra "4", "5" e "6" (evento "B"), la probabilità di "A" diventa 
Si consideri questo secondo esempio, la probabilità di ottenere "1" con il lancio di un comune dado (evento "A") ha probabilità "P(A)=1/6" di verificarsi. "Sapendo" però che il risultato del lancio è un numero tra "4", "5" e "6" (evento "B"), la probabilità di "A" diventa 
La probabilità di "A" condizionata da "B" è
dove formula_8 è la probabilità congiunta dei due eventi, ovvero la probabilità che si verifichino entrambi.
In termini più rigorosi, dato uno spazio misurabile formula_9 di misura "P", ogni evento "B" eredita una struttura di spazio misurato formula_10, restringendo gli insiemi misurabili a quelli contenuti in "B", ed induce una nuova misura formula_11 su formula_9, con formula_13.
Se formula_14 è uno spazio probabilizzato (formula_15) e "B" non è trascurabile (formula_16), allora riscalando formula_17 a formula_18 si ottiene lo spazio probabilizzato formula_19 delle probabilità condizionate da "B".
La formula della probabilità condizionata permette di descrivere la probabilità congiunta come
Ovvero, la probabilità che si verifichino sia "A" sia "B" è pari alla probabilità che si verifichi "B" moltiplicata per la probabilità che si verifichi "A" supponendo che "B" sia verificato.
Due eventi "A" e "B" sono indipendenti quando vale una delle tre equazioni equivalenti
Per trovare la probabilità dell'evento a destra negato si può usare la seguente formula:
formula_24.
Se "A" e "B" sono eventi disgiunti, cioè se formula_25, le loro probabilità condizionate sono nulle: sapendo che uno dei due eventi si è verificato, è impossibile che si sia verificato "anche" l'altro.
Se l'evento "A" implica l'evento "B", cioè se formula_26, allora la loro intersezione è "A", per cui formula_27 e:
Nel caso di una misura di probabilità uniforme su uno spazio Ω finito, questa formula per "P(A|B)" esprime la definizione classica di probabilità come "casi favorevoli ("A") su casi possibili ("B")". 
Invece, per "P(B|A)" otteniamo il valore 1 che, per un numero finito di valori lo stesso Bayes interpretò in senso lato come la certezza che il tutto sia condizionato dalla parte.
La speranza condizionata formula_30 di una variabile aleatoria "X" ad un evento "B" è la speranza di "X" calcolata sulle probabilità formula_31 (condizionate da "B").
La probabilità di un evento "A" può essere condizionata da una variabile aleatoria discreta "X", originando una nuova variabile aleatoria, formula_32, che per "X=x" assume il valore formula_33.
Il teorema di Bayes esprime l'uguaglianza simmetrica formula_34 del teorema della probabilità composta come
Questo teorema è alla base dell'inferenza bayesiana in statistica, dove "P" è detta "probabilità "a priori" di "B"" e "P" "probabilità "a posteriori" di "B"".
Molti paradossi sono legati alla probabilità condizionata e derivano sia da un'errata formulazione del problema sia dalla confusione di "P(A|B)" con "P(A)" o con "P(B|A)".
Esempi particolari sono il paradosso delle due buste, il paradosso dei due bambini, il problema di Monty Hall e il paradosso di Simpson.
