stata中极大似然估计

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收藏 2012-03-07

对于每个个体i,有下面的数据j=1~10
tij 0, 0.1, 0.5， 1, 2, 5, 10, 15, 20, 50
pij 99%, 99% ,99%, 75%,75%,50%,50%,25%,0.01%,0.01%
其中分母下面的的sigma对结果没有影响，要用最大似然估计估计每个个体i的ui和sigmai

l

求命令写法，我已近看过help但还是没有弄明白，

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amyzff

2012-3-7 22:21:35

求助啊，本身半路出家，花了好长时间还是没弄明白，求各位大侠帮忙啊

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amyzff

2012-3-7 22:23:13

求助啊，help

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sungmoo

2012-3-7 23:53:24

须贴出部分数据，针对数据设计

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amyzff

2012-3-8 14:27:33

sungmoo 发表于 2012-3-7 23:53
须贴出部分数据，针对数据设计

tij 0 0.1 0.5 1 2 5 10 15 20
pij0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.5 0.5
pij0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.5 0.25 0.25
pij0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.75 0.5 0.00001 0.00001 0.00001
pij0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.5 0.00001 0.00001
pij0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999
0.99999 0.99999 0.99999 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.25
0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.99999
0.99999 0.99999 0.99999 0.99999 0.75 0.5 0.5 0.5 0.25

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amyzff

2012-3-8 15:03:11

有人来帮忙吗？

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sungmoo

2012-3-8 15:21:44

贴出的数据似乎不具代表性。
表示下标j的变量？

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sungmoo

2012-3-8 15:30:10

最好按Stata的dta格式列出数据。相关命令是针对dta中的变量的。

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amyzff

2012-3-8 15:40:03

针对每个个体i,其tij pij如下(j=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)也就是每个i,其tij都是那十个值，然后根据极大似然函数，求出每个个体i的ui和sigmai
tij pij pij pij pij pij pij
0 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999
.1 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999
.5 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999
1 .99999 .99999 .99999 .99999 .99999 .75
2 .99999 .99999 .75 .99999 .99999 .75
5 .99999 .99999 .5 .99999 .99999 .75
10 .99999 .5 1.0e-05 .5 .99999 .75
15 .5 .25 1.0e-05 1.0e-05 .99999 .5
20 .5 .25 1.0e-05 1.0e-05 .99999 .25
50 1.0e-05 1.0e-05 1.0e-05 1.0e-05 1.0e-05 1.0e-05

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amyzff

2012-3-8 15:41:02

sungmoo 发表于 2012-3-7 23:53
须贴出部分数据，针对数据设计

数据我重新贴了，希望得到你的帮助

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sungmoo

2012-3-8 18:07:28

*不知道你的i具体取何值，只以一种情况为例（在do-file中do以下）：

clear
inp t p
0 .99999
.1 .99999
.5 .99999
1 .99999
2 .99999
5 .99999
10 .99999
15 .5
20 .5
50 1.0e-05
end

*以上只是输入数据，以下是估计

prog drop _all
prog mynormal
args lnf mu sigma
qui replace `lnf' = lnnormalden($ML_y1-1+ normal(($ML_y2-`mu')/`sigma') )
end

ml mod lf mynormal (mu:p t=)(sigma:p t=)
ml max

*由于样本量只有10，所以很可能估计不出结果。

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sungmoo

2012-3-8 18:09:19

tij pij pij pij pij pij pij

这肯定还不是dta文件中原来的变量形式（dta文件中不可能有重名变量）。如果不把变量原原本本写出来，无法具体写出循环式，只能举一种情况为例。

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amyzff

2012-3-13 10:54:10

sungmoo 发表于 2012-3-8 18:07
*不知道你的i具体取何值，只以一种情况为例（在do-file中do以下）：

clear

非常感谢，我用你的写的程序做了一下
出现如下结果
initial:    log likelihood =    -<inf>  (could not be evaluated)
feasible:    log likelihood = -9.9588383
rescale:    log likelihood = -9.9519595
rescale eq: log likelihood = -9.9393753
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
Iteration 0: log likelihood = -9.9393753
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
Iteration 1: log likelihood = -9.9393753
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
Iteration 2: log likelihood = -9.9393753
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
Iteration 3: log likelihood = -9.9393753
numerical derivatives are approximate
flat or discontinuous region encountered
Iteration 4: log likelihood = -9.9393753
Iteration 5: log likelihood = -9.9393753  (not concave)

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amyzff

2012-3-17 23:04:44

求助

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amyzff

2012-3-18 13:52:19

help

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