参考 http://cos.name/2009/07/maximum-likelihood-estimation-in-r/
3.1. 在R中定义对数似然函数：

> #定义log-likelihood函数
> LL<-function(params,data)
+ {#参数"params"是一个向量，依次包含了五个参数：p,mu1,sigma1,
+ #mu2,sigma2.
+ #参数"data"，是观测数据。
+ t1<-dnorm(data,params[2],params[3])
+ t2<-dnorm(data,params[4],params[5])
+ #这里的dnorm()函数是用来生成正态密度函数的。
+ f<-params[1]*t1+(1-params[1])*t2
+ #混合密度函数
+ ll<-sum(log(f))
+ #log-likelihood函数
+ return(-ll)
+ #nlminb()函数是最小化一个函数的值，但我们是要最大化log-
+ #likeilhood函数，所以需要在“ll”前加个“-”号。
+ }
3.2. 参数估计

> #用hist函数找出初始值
> hist(waiting,freq=F)
> lines(density(waiting))
> #拟合函数####optim####
> geyser.res<-nlminb(c(0.5,50,10,80,10),LL,data=waiting,
+ lower=c(0.0001,-Inf,0.0001,-Inf,-Inf,0.0001),
+ upper=c(0.9999,Inf,Inf,Inf,Inf))
> #初始值为p=0.5,mu1=50,sigma1=10,mu2=80,sigma2=10
> #LL是被最小化的函数。
> #data是拟合用的数据
> #lower和upper分别指定参数的上界和下界。
3.3. 估计结果

> #查看拟合的参数
> geyser.res$par
[1] 0.3075937 54.2026518 4.9520026 80.3603085 7.5076330
> #拟合的效果
> X<-seq(40,120,length=100)
> #读出估计的参数
> p<-geyser.res$par[1]
> mu1<-geyser.res$par[2]
> sig1<-geyser.res$par[3]
> mu2<-geyser.res$par[4]
> sig2<-geyser.res$par[5]
> #将估计的参数函数代入原密度函数。
> f<-p*dnorm(X,mu1,sig1)+(1-p)*dnorm(X,mu2,sig2)
> #作出数据的直方图
> hist(waiting,probability=T,col=0,ylab="Density",
+ ylim=c(0,0.04),xlab="Eruption waiting times")
> #画出拟合的曲线
> lines(X,f)

可是我这里的这个y的分布是这样的，可以这么做吗？

原理就是这样的，
你也可以把部分数据放上来看看

请问下，参数都估计出来后，如何根据一组数据估计后验的p值呢？