R学习之统计算法与R优化包(极大似然估计练习) --(R语言编程)-----数模
2018-08-06 19:15
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题目
R代码
#l=0 data=rcauchy(n=1000,location = 0,scale = 10) f<-function(pa){ result= -log(pi*pa*(1+((data)/pa)^2)) -sum(result) } ML.op=optimize(f,interval = c(0,100))#不需要参数初值,interval定义参数取值范围 ML.op #l,s未知 data=rcauchy(n=10000,location = 0,scale = 2) f<-function(pa){ result=-log(pi*pa[2]*(1+((data-pa[1])/pa[2])^2)) -sum(result) } ML.op=optim(c(0,2),f)#参数初值0,2 ML.op
其中部分理解
什么是似然函数?
设总体的概率模型为F(x|θ)。为了说明的方便,暂假定只有一个未知参数,X1,X2,……,Xn是容量为 n 的随机样本(大写X),实际观测到的样本观测值(小写x)为 Xl=x1,X2=x2,……,Xn=xn 。把同各Xi对应的密度函数或概率函数(包括作为未知数的未知参数)的连乘积看成是未知参数的函数,称其为似然函数(Likelihood function)。详见
需要连乘不好处理,转化为对数的和。极大似然函数理解?
个人理解就是似然函数极大值时候的解函数返回值取负?
optim和optimize都是默认求的极小值optimize和optim区别?
个人理解,optim求多参数,optimize求单参数
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