β负面的日志可能性
nlogl = betalike(params,data)
[nlogl,avar] = betalike(params,data)
nlogl = betalike(params,data)
返回Beta参数的Beta Log-似然函数的负数一种和B.在向量中指定参数
以及列向量中指定的观察结果数据
。
元素数据
必须位于打开间隔(0,1)中,其中定义了测试版。然而,有时也需要将Beta分布符合包括精确零或那些的数据。对于这样的数据,β似然函数是无界的,并且不可能进行标准的最大似然估计。在这种情况下,Betalike.
计算通过处理它们的修改后的可能性,因为它们是已被留下的值sqrt(realmin)
或在1-右审查eps.
/ 2分别。
[nlogl,avar] = betalike(params,data)
也退货avar.
,这是参数估计值的渐近方差 - 协方差矩阵估计值参数
是最大可能性估计。avar.
是Fisher的信息矩阵的倒数。对角线元素avar.
是各自参数的渐近差异。
Betalike.
是一个实用程序,可用于最大似然估计的测试版。可能性假定数据示例中的所有元素都是相互独立的。自从Betalike.
返回负测试曲目似然函数,最小化Betalike.
使用fminsearch.
与最大化的可能性相同。
这个例子继续了betafit
示例,其计算用于某些随机生成的Beta分布式数据的Beta参数的估计。
r = betarnd(4,3,100,1);[NLOGL,AVAR] = BETARIKE(Betafit(R),R)NLOGL = -27.5996 AVAR = 0.2783 0.1316 0.1316 0.0867