R:GLM模型和optim()包之间的估算参数不同
我想用R中的optim()包找到估算参数.然后将我的结果与R中的GLM模型进行比较.代码是 d
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如何在ggplot2中绘制模型的mle2拟合以及数据?
我为该模型创建了一个对数似然函数，并将其与mle2()中的起始值配合使用以拟合该模型(请参见打击)，但无法弄清楚如何将该模型拟合到数据的顶部ggplot2.我以前从未在此站点上发布过，所以我不确定将数据文件放在哪里，但是如果需要的话，我有一个文件可供复制. 我花了几天时间试图找到一个具体说明我需要做的事的例子，但找不到任何相关的东西.显然stat_smooth除了mle之外，具有最合适的选项
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在R中编写适当的正常对数似然
我对以下型号有疑问 我想对μ进行推断的位置而tau，u是已知向量，x是数据向量.对数似然是 我在用R写对数似然时遇到问题. x
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威布尔分布参数估计误差
我使用以下函数来估计三参数威布尔分布. library(bbmle) library(FAdist) set.seed(16) xl=rweibull3(50, shape = 1,scale=1, thres = 0) dweib3l
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通过新分布的最大似然法进行数据拟合
我想知道使用MLE的方法如何使任何分布适合给定的一组数据.作为一个特定示例，当 https://rivista-statistica.unibo.it/article/viewFile/6836/7039 应用于数据:5.1，第6.3、10.8、12.1、18.5、19.7、22.2、23、30.6、37.3、46.3、53.9、59.8、66.2页156?然后如何使用它来拟合直方图上的分布?
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R中的MLE问题
我是R的新手，并且根据我所知道的其他语言，自学了有关R的知识.我目前处于学生研究职位，必须使用R来找到给定似然函数的最大似然估计: 已知g，m_i，x_ij，n_ij和mu_i.我必须最大化theta_i，但我不确定如何进行，因为我主要是自学成才.我确实知道我应该有六个θ的估计值.我曾尝试过在线研究有关使用MLE的问题，但是我对统计数据了解网站并不在意.任何帮助找出我在做什么错，将不胜感激.
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如何找到均匀分布的MLE?
我正在尝试使用R查找给定均匀分布X〜UNIF(1,3)的最大似然估计a_hat和b_hat.以下是我的代码及其输出: ##Example: Uniform Distribution x
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更多的MLE麻烦
我处于学生研究职位，并且是R的新手.我曾问过类似的问题(发布在这里:我仍在使用此函数尝试估算theta [i]， 下面是我的代码: maxParam
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mle2公式调用的自定义密度函数定义错误
我想定义自己的密度函数，以用于R的bbmle包对mle2的公式调用中.模型的参数是估计值，但是我无法在返回的mle2对象上应用residuals或predict之类的函数. 这是一个示例，其中我为简单的泊松模型定义了一个函数. library(bbmle) set.seed(1) hpoisson
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Poisson MLE的手卷R代码
我正在尝试编写自己的函数，以了解泊松分布在最大似然估计框架(适用于GLM)中的行为. 我熟悉R的便捷glm函数，但想尝试手动滚动一些代码以了解发生了什么事情: n
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在三个参数Weibull cdf上运行最大似然估计的错误
在很多夏天，我都在努力应对苍蝇随着时间的推移(不定期地采摘)而出现的累积现象(尽管首先，我只是想工作一年).累积出现遵循S型模式，我想创建3参数Weibull累积分布函数的最大似然估计.我一直尝试在fitdistrplus包中使用的三参数模型一直给我一个错误.我认为这一定与我的数据的结构有关，但我无法弄清楚.显然，我希望它将每个点都读取为x(度数天)和y(紧急度)值，但是它似乎无法读取两列.我得到
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根据不同R包中的GPD计算退货水平
我正在对气象数据进行极值分析，以精确到以mm/d为单位的降水数据.我正在使用阈值超额方法通过最大似然法来估计广义Pareto分布的参数. 目的是计算每日降水的几个回归水平(即2、5、10、20、50、100年的事件). 尽管R代码可以正常工作，但是我想知道为什么在基于具有不同封装的GPD拟合的分位数计算返回水平时得到明显不同的结果.即使每个包装中GPD的估计参数几乎相同，但分位数也相差
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r中三参数威布尔分布的最大似然估计
我想估计3p Weibull分布的比例，形状和阈值参数. 到目前为止，我所做的是: 请参阅此帖子，在R中拟合3参数的Weibull分布 我已经使用了功能 EPS = sqrt(.Machine$double.eps) # "epsilon" for very small numbers llik.weibull
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错误:“'vmmin'中的初始值不是有限的"不是在mle2()中，而是在confint()中
我知道在尝试为mle2对象设置参数时，网络上会出现关于'initial value in vmmim is not finite'错误的问题(和答案).创建我的mle2对象时没有此错误，但是当尝试从mle2对象中找到参数的95％CI时，我确实收到了此错误. 以下是可重现的示例: 以下是数据: d = structure(list(SST_1YR = c(11.6, 11.7, 1
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bnlearn :: bn.fit差异和方法"mle"的计算和“贝叶斯"
我尝试了解软件包bnlearn的bn.fit函数中的bayes和mle两种方法之间的区别. 我知道常客和贝叶斯方法在理解概率之间的争论.从理论上讲，我认为最大似然估计mle是将相对频率设置为概率的简单的频频方法.但是，要进行什么计算才能得到bayes估算值?我已经签出了 bnlearn文档，即 bn.fit函数的说明和一些我还试图通过先签出bnlearn::bn.fit，导致bnlearn:
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R中的MLE错误:'vmmin'中的初始值不是有限的
假设我有2个data.frame对象: df1
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bbmle的NaN错误
这个问题与我以前的问题有关.对于这些数据，采用本·博克(Ben Bolker)提出的代码，我们有 library(stats4) library(bbmle) x
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使用mle()估算自定义分布的参数
我有以下代码，希望估算自定义发行版的参数. 有关分发的更多详细信息.然后，使用估计的参数，我想查看估计的PDF是否类似于给定数据的分布(应该与给定数据的分布匹配). [编辑]:"x"现在包含数据样本，而不是PDF 主要代码是: x = [0.0320000000000000 0.0280000000000000 0.0280000000000000 0
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使用MLE函数估计自定义分布的参数
我试图在MATLAB中使用mle()函数来估计6参数自定义分布的参数. 自定义分发的 PDF 是 和 CDF 是 其中Γ (x，y)和Γ (x)是上部不完全伽玛函数和 gamma功能. α ，θ ，β ， a ， b 和 c 是自定义分发的参数. K 由 给出 给定一个数据向量'data'，我想估计参数α ，θ ，β ， ，b和c. 到目前为止，我已经提出了以下代码:
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使用优化使r中的可能性最大化时出错
因此，我具有以下功能: funk1
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