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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 R语言论坛
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2013-10-03
若对数似然函数为L(theta)=f(theta,x),用极大似然估计就是求出偏导数为零,从而得到theta值。但是如果对数似然函数无法写成解析解的形式,即无法用x来表示theta时,该如何用R语言实现对参数的估计呢?
恳请高手们的援助哦~
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2013-10-3 12:06:17
不完全清楚你的问题。我试着回答一下(水平有限):
如果你的问题是:f(theta,x)不含无法简单计算的部分(例如f()含了复杂的积分形式),只是无法写成theta=g(x)的话,那个应该好办,有很多软件能求f(theta,x)的极值(不必通过计算偏导数来求),EXCEL的solver就可以(抱歉,我不会R,只会EXCEL)。
但如果f(theta,x)含无法简单计算的部分(例如f()含了复杂的积分形式),那就难了。你可以继续尝试某种数值方法计算f(theta,x)的近似值(能顺利求f(theta,x)的值或近似值,就可以有办法求极值);或者放弃使用MLE法,例如考虑用BAYES方法求一个参数估计的“置信区间”,那样,MCMC方法可能可以使你避免f(theta,x)含无法简单计算的部分了。
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2013-10-3 20:46:01
用numeric方法,很多统计模型的MLE都没有解析解,比较常用的比如牛顿算法
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2013-10-4 00:08:04
可以用数值方法,R里有optim, nls等函数可以用。
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