betalike
β-对数似
语法
nlogL = betalike(参数、数据)
[nlogL,阿瓦尔人]= betalike(参数、数据)
描述
nlogL = betalike(参数、数据)返回负ββ对数似函数的参数一个和b中指定的向量参数个数和观察中指定的列向量数据。
的元素数据必须躺在开区间(0,1),贝塔分布的定义。然而,有时也需要符合贝塔分布的数据,包括精确的0或1。对于这些数据,β函数是无限的可能性,和标准的最大似然估计是不可能的。在这种情况下,betalike计算一个修改的可能性包含0或1的对待他们,仿佛他们是一直在left-censored的值√最小正浮点数或在1 - right-censored每股收益分别/ 2。
[nlogL,阿瓦尔人]= betalike(参数、数据)同样的回报阿瓦尔人,这是参数估计的渐近variance-covariance矩阵中的值参数个数最大似然估计。阿瓦尔人费舍尔的信息矩阵的逆。的对角元素阿瓦尔人是各自的渐近方差参数。
betalike是一个效用函数为最大似然估计的贝塔分布。的可能性假设所有数据样本中的元素是相互独立的。自betalike返回负β对数似函数最小化betalike使用fminsearch最大化的可能性是一样的。
例子
这个例子中继续betafit例子,计算估计β参数的随机生成β分布式数据。
r = betarnd (3100,1);[nlogl,阿瓦尔人]= betalike (betafit (r), r) nlogl阿瓦尔人= 0.2783 0.1316 0.1316 0.0867 = -27.5996
扩展功能
之前介绍过的R2006a
