はじめに、ここまでお読みいただき、誠にありがとうございます。
標準化された T-Student 分布 (つまり、標準偏差 = 1 の T-Student) を一連のデータに当てはめようとしています。つまり、最尤推定法を使用して自由度を推定したいと考えています。
私が達成する必要があることの例は、私が作成した次の (単純な) Excel ファイルにあります 。
Excel ファイル内に、標準化 T スチューデント分布の対数尤度関数の計算に対応する式を含む画像があります。この式は、Finance book (Elements of Financial Risk Management - by Peter Christoffersen) から抽出されました。
これまでのところ、Rでこれを試しました：
copula.data <- read.csv(file.choose(),header = TRUE)
z1 <- copula.data[,1]
library(fitdistrplus)
ft1 = fitdist(z1, "t", method = "mle", start = 10)
df1=ft1$estimate[1]
df1
logLik(ft1)
df1 は次の数値を返します: 13.11855278779897
logLike(ft1) は次の数値を返します: -3600.2918050056487
ただし、Excel ファイルから得られる自由度は 8.2962365022727、対数尤度は -3588.8879 (これが正しい答えです)。
注: 私のコードが読み取る .csv ファイルは次のとおりです 。
何か案は？ありがとうございます！