proflik

概率分布的似然函数

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句法

[11，PARAM] = proflik（PD，PNUM）
[11，PARAM] = proflik（PD，PNUM， '显示'，显示）
(噢,param) = proflik (pd、pnum setparam)
(噢,param) = proflik (pd、pnum setparam,“显示”,显示)
(噢,参数,其他)= proflik (___）

描述

例

[噢，PARAM] = proflik（pd，pnum）返回一个矢量噢和一个向量PARAM在位置的参数对应的参数值的指示通过pnum。

[噢，PARAM] = proflik（pd，pnum“显示”,显示）返回对数似然值和相应的参数值，和曲线轮廓的可能性对数似然的近似重叠。

[噢，PARAM] = proflik（pd，pnum，setparam）如通过指定返回对数似然值和相应的参数值setparam。

例

[噢，PARAM] = proflik（pd，pnum，setparam“显示”,显示）如通过指定返回对数似然值和相应的参数值setparam和曲线轮廓可能性重叠在对数似然的近似。

例

[噢，PARAM，其他] = proflik（___）也会返回一个矩阵其他含有最大化似然性的其它参数的值，使用任何的从先前的语法的输入参数。

例子

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打开生活的脚本

加载示例数据。由Weibull分布拟合到每加仑英里创建概率分布对象（英里/加仑）的数据。

加载carsmallpd = fitdist(英里/加仑,“威布尔”）
PD =韦伯分布威布尔分布A = 26.5079 [24.8333，28.2954] B = 3.27193 [2.79441，3.83104]

查看分布的参数名称。

pd.ParameterNames
ans =1 x2单元格{A} {B}

对于威布尔分布，一个在位置1，和乙处于位置2。

计算的轮廓可能性乙，这是在位置PNUM = 2。

(噢,param) = proflik (pd, 2);

的估计值的loglikelihood值乙。

[11 'PARAM']
ans =21×2-329.9688 2.7132 -329.4312 2.7748 -328.9645 2.8365 -328.5661 2.8981 -328.2340 2.9597 -327.9658 3.0213 -327.7596 3.0830 -327.6135 3.1446 -327.5256 3.2062 -327.4943 3.2678⋮

这些结果表明，曲线数似然估计之间最大化乙的3.2678和3.3295的值，其对应于对数似然值-327.4943和-327.5178。从早先的配合，对MLE乙是3.27193，这是在此区间预期。

打开生活的脚本

加载示例数据。通过将广义极值分布拟合到每加仑英里数(英里/加仑）的数据。

加载carsmallpd = fitdist(英里/加仑,“GeneralizedExtremeValue”）
广义极值分布k = -0.207765 [-0.381674， -0.0338564] sigma = 7.49674 [6.31755, 8.89603] mu = 20.6233 [18.8859, 22.3606]

查看分布的参数名称。

pd.ParameterNames
ans =1×3单元{“k”}{“σ”}{“亩”}

广义极值分布，ķ在状态1时，西格玛在位置2，和μ在位置3。

计算的轮廓可能性μ，这是在位置PNUM = 3。将计算限制在参数值20到22之间，并显示绘图。

(噢,参数,其他)= proflik (pd 3 20: .1:22,“显示”，'上');

图中显示的所估计值参数μ这最大化了loglikelihood。

的估计值的loglikelihood值μ，以及使相应的对数似然值最大化的其他分布参数的值。

[11 'PARAM'，其它]
ans =21×4-327.5706 20.0000 -0.1803 7.4087 -327.4971 20.1000 -0.1846 7.4218 -327.4364 20.2000 -0.1890 7.4354 -327.3887 20.3000 -0.1934 7.4493 -327.3538 20.4000 -0.1978 7.4636 -327.3317 20.5000 -0.2023 7.4783 -327.3223 20.6000 -0.2067 7.4932 -327.3257 20.7000 -0.2112 7.5084 -327.341820.8000 -0.2156 7.5240 -327.3706 20.9000 -0.2201 7.5399⋮

第一列包含与的估计值相对应的日志似然值μ在第二列中。对数似然是参数值20.6000和20.7000之间最大化，对应于对数似然值-327.3223和-327.3257。第三列包含的值ķ这就最大化了相应的log可能性μ。第4列包含的值西格玛这就最大化了相应的log可能性μ。

输入参数

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概率分布，指定为使用下列之一创建的概率分布对象。

功能或应用 描述
fitdist 适合的概率分布对象的样本数据。
分布钳工 使用交互式分布Fitter应用程序将概率分布拟合到样本数据中，并将拟合的对象导出到工作空间中。

对于要计算轮廓的可能性，指定为对应于参数名矢量所需要的参数的位置的正整数值参数号。例如，威布尔分布具有参数名矢量{' A ', ' B '}，所以指定pnum如2来计算轮廓可能性乙。

数据类型:单|双

参数值限制，指定为标量值或此类值的向量。如果您没有指定setparam，proflik选择输出向量的值PARAM基于默认置信区间的概率分布方法pd。如果参数只能接受受限制的值，并且置信区间违反了该限制，则可以使用setparam指定有效值。

例子:[3,3.5,4]

显示切换，指定为其中之一'上'或“关闭”。指定'上'以显示覆盖在对数似然的近似沃尔德的确切数似然的轮廓。指定“关闭”忽略显示。瓦尔德近似是基于泰勒级数展开的估计参数值，作为一个函数的参数在位置pnum或其对数。曲线与水平虚线的交点表示95%置信区间的端点。

输出参数

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Loglikelihood值，作为向量返回。loglikelihood是参数在位置时的似然值pnum设置其中的值PARAM，在最大化其余参数。

参数值对应于对数似然值噢，作为向量返回。如果您使用以下命令指定参数值setparam， 然后PARAM等于setparam。

以矩阵形式返回的使可能性最大化的其他参数值。每一行的其他包含所有参数的值除了在位置的参数pnum。

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