mle

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私はMLEを使ってstudent-tをRにフィットさせることについて読んだことがありますが、常に位置とスケールのパラメータが最大の関心事であるようです。私はちょうど標準法のように分布していると考えられるデータにstudent-t（wikipediaで記述されているように）を適合させたいので、平均が0でスケールが1であると仮定できます。

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Rの正規分布のための手による最大尤度推定

私はRの初心者であり、いくつかのフォーラムで検索しましたが、これまでの回答はありませんでした。 arima()コマンドを使用せずにAR（1）モデルに対してRで最尤推定を行うように求められます。我々は、切片アルファ、係数ベータおよび分散σ2を推定すべきである。データは正規分布に従い、ここで対数尤度関数を導出する必要があります。私は、次のコードを使用して機能をプログラムしようとしていた：Error i

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MLEを使ってnグラムモデルをトレーニングする方法は？

MLEを使ってnグラム・モデルを訓練することに関する多くの文書を学びましたが、すべての実装がnグラムを数えて条件付き確率を計算することに気づいたので、私の質問はMLEとの関係ですか？

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制限付きMLE with Python

私はPythonでMLE実装を行っています。私の対数尤度関数には推定する5つのパラメータがあり、そのうち2つは0と1の間でなければならないという制約があります。私はstatsmodelsパッケージからGenericLikelihoodModelモジュールを使用してMLEを実装することができますが、これを制約で行う。は、具体的には、私の負の対数尤度関数は def ekop_ll(bs,alpha,

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R与えられた分布（サンプルの代わりに）におけるべき乗則の最大尤度見積もり

私は、値を表すx-y値とそのカウントを持つデータフレームを持っています。（1,100）、（2,100）、（3,10）などです。私はMLEを使ってこの分布にべき乗則を適合させたいと思います。私はpower.law.fitまたはpoweRlawライブラリを使うことができましたが、これらのライブラリは値とその数を表すx-y値ではなく、データの特定のサンプルを取り込んでいるようです。ジョブを実行する

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べき乗則（）` `パッケージ内の関数は

私はpoweRlaw data <- rplcon(1000,10,2) は今、私が知られているディストリビューションは、データに合わせたかを知りたいのパッケージにrplcon()機能を使用していくつかのランダムな変数を生成fitdistrplus`ベスト。 Lognorm？経験？ガンマ？電力法？指数関数的なカットオフの法則？だから私はパッケージfitdistrplusに機能fitdist()を

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R二項GLMの準分離問題はありますか？

私は擬似分離がR二項GLMにどのように影響するかを学んでいます。そして、私はそれが問題ではないと考え始めます。いくつかの状況。わたしの理解では、の因子レベルのいくつかの線形結合が失敗/非失敗を完全に識別できるとき、データは準分離を有すると言う。はその後 fail <- c(100,100,100,100) nofail <- c(100,100,0,100) x1 <- c(1,0,1,0