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RでのMLE計算を理解するのに本当に苦労しています。

分布からサイズ 6 のランダム サンプルがある場合exp(λ)、観測結果は次のようになります。

MLEを次のように計算しました

1.111667 を取得しました (この部分を正しく行ったと 100% 確信できるわけではありません)。

しかし、RI を使用して数値計算をコーディングしようとすると、エラーが発生するか、一致しない答えが返されます。

私にくれます

もともと持っていた

しかし、私は得続けました

次の関数方程式の最尤法を使用して、g、シグマ、ラムダを決定するコードを作成しようとしています 。方程式が負の数の対数をとらないように間隔を制限する必要がありましたが、「L-BFGS-Bには有限値が必要です」というエラーが発生しています。これを修正するにはどうすればよいですか?

私はMATLABの環境に不慣れで、どれだけ苦労しても、多変量ベルヌーイのMLアルゴリズムを構築する方法の概念を理解できないようです。

N 個の変数 (x1,x2,...,xN) のデータセットがあり、各変数は D 次元 (Dx1) のベクトルであり、パラメータ ベクトルは p=(p1,p2,...,pD) の形式です）。したがって、ベルヌーイ分布は次の形式を持つ必要があります。

私が作成したコードは、MATLAB の mle 関数を使用しています。

これにより、データセットから推定された確率の D ベクトルが得られます。しかし、私が本当に興味を持っているのは、MLE を使用するだけでなく、段階的な MATLAB プロセスで ML を実装する方法です。

どうもありがとうございました。

この関数を使用して、分布内のとmleの推定値を取得したいと考えています。しかし、私は 1 と 3 に遠く及ばないばかげた見積もりを得ています。abUnif(a,b)

私が得た：

何が起こっているかについてのアイデアはありますか？前もって感謝します！

私は R (初心者) で損失回避モデルに取り組んでおり、3 つの列 (損失/利得値 (連続値と 0 または 1 (バイナリ) としてコード化された決定を持つ列の両方)) ドロップボックスを持つデータセットからいくつかのパラメーターを推定したいと考えています。 com/s/fpw3obrqcx8ld1q/GrandAverage.RData?dl=0 私が使用しているこのために使用する必要がある場合のコードの一部を以下に示します。

3 つのパラメーター (ラムダ、アルファ、温度) を推定するために mle 関数を使用します。アルファを使用せずに、たとえば次の出力を受け取ります。

ML.estim1 呼び出し: mle(minuslogl = Beh.Parameters, start = list(lambda = 1, temp = temp_s), nobs = length(set$Decision)) 係数: lambda temp 1.298023 1.041057

alpha パラメーターなしで実行しようとすると正常に動作しますが、含めると次の 2 つのエラーが発生しました。

optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) のエラー: 非有限差分値 [2] (最初の MLE の場合) optim(start, f, method = method, hessian のエラー) = TRUE, ...) : 'vmmin' の初期値は有限ではありません (2 番目の MLE の場合)

行列、特異値分解、BFGS などを再コーディングしようとしました。

ガンマ累積分布関数のポイントごとのプロファイルの可能性に基づく信頼区間の構築を手伝ってくれる人はいますか?

推定されたガンマ パラメータの信頼区間に基づくプロファイル尤度の構築については認識していますが、推定された cdf については認識していません。理論とRプログラミングを使ったコーディングを手伝ってください!!

前もって感謝します。

5 つのデータ ポイントが与えられた演習があります。

x1 = 10, x2 = 7, x3 = 1, x4 = 15, x5 = 8独立して生成されます。

最初の部分では、パラメーター theta のポアソン分布に従うと言われて、theta の最尤推定値を見つけるように求められました。

を計算argmax(theta) of ln(x1,x2,x3,x4,x5 | theta)した結果が得られました

theta = 41/5 = 8.2.

2番目の部分についても同じことを尋ねられますが、今回はパラメータシータの指数分布に従うと言われました.

私は同じ計算を行い、結果を得ました

theta = 5/41 = 0.12.

ここで、5 つの点 (x1、x2、x3、x4、x5) を生成する可能性が最も高いのは、これら 2 つの分布 (ポアソン分布または指数分布) のどちらであるかを尋ねられます。

基本的に、これら 2 つの分布のどちらが 5 つのポイントを生成する可能性が最も高いかを調べる必要があります。これは、両方について計算したシータに基づいて (私は信じています)。

しかし、私が見つける必要があるこれらの2つの確率の形が何であるかを理解できないようです. MAP確率ですか？P(シータ | x1,x2,x3,x4,x5) ? はいの場合、ベイズの公式を使用して取得できます

P(x1,x2,x3,x4,x5 | シータ) * P(シータ) / P(x1,x2,x3,x4,x5)。しかし、 P(theta) と P(x1,x2,x3,x4,x5) とは何ですか?

何か案は？