function [parastandard_deviationfv]=my_mle(funpara0varargin)estimate parameters and standard errors when using maximium likelihood estimation(MLE)inputfun: a function defined by users for calculating
《概率论与数理统计》典型教案教学内容:极大似然估计法教学目的:通过本节内容的教学使学生:1明确极大似然估计法是在总体分布类型已知的情况下的一种常用的参数估计方法2理解极大似然思想3掌握求极大似然估计值的一般步骤会求常见分布参数的极大似然估计值.教学重点:1对极大似然思想阐述 2极大似然估计值的求解.教学难点:对不能通过求导方法获得极大似然估计的值的确定.教学时数:2学时.教学过程:引例:某位
7 252模型参数的估计在介绍模型参数估计之前,首先介绍极大似然估计法。假设随机变量xt的概率密度函数为 f (xt),其参数用 ? = (?1, ?2, …, ?k ) 表示,则对于一组固定的参数 ? 来说,xt的每一个值都与一定的概率相联系,相反若参数 ? 未知,当得到一个观测值xt后,估计参数 ? 的原则是使观测值xt出现的可能性最大。似然函数定义为L(? | xt ) = f (xt |
是谁打中的呢现做一试验 这是一种新的逻辑推理方法:根据概率最大推断 事情发生的原因是什么为样本的似然函数样本的似然函数设p的极大似然估计值小 结
使用对数极大似然估计对象估计时我们用EViews的序列生成器将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为一个未知参数的函数可以给出似然函数中一个或多个参数的解析微分也可以让EViews自动计算数值微分EViews将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值并给出这些参数估计的估计标准差 在本章我们将详细论述对数极大似然估计对象说明其一般特征并给出了一些可以使用该方法的具体的例子 § 似然说
使用对数极大似然估计对象估计时我们用EViews的序列生成器将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为一个未知参数的函数可以给出似然函数中一个或多个参数的解析微分也可以让EViews自动计算数值微分EViews将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值并给出这些参数估计的估计标准差 在本章我们将详细论述对数极大似然估计对象说明其一般特征并给出了一些可以使用该方法的具体的例子 § 似然说
EViews包含了一些常用方法如最小二乘法非线性最小二乘法加权最小二乘法TSLSGMMARIMAARCHGARCH等方法这些方法可以解决可能遇到的大多数估计问题但是我们在研究中也可能会碰到一些不在上述之列的特殊的模型这些模型可能是现存方法的一个扩展也可能是一类全新的问题 为了能解决这些特殊的问题EViews提供了对数极大似然估计对象这一工具来估计各种不同类型的模型对数极大似然估计对象
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第二节基于截尾样本的最大似然估计基于截尾样本的最大似然估计基于截尾样本的最大似然估计
引例:某位同学与一位猎人一起外出
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