用最大似然法估计偏态正态分布的位置、尺度和形状参数
最大似然法（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种常用的参数估计方法，用于根据观测数据来估计概率分布的参数。对于偏态正态分布（skewed normal distribution），它是正态分布（normal distribution）的一种变体，具有额外的形状参数。
偏态正态分布的位置参数表示分布的中心位置，尺度参数表示分布的标准差或方差，形状参数则决定了分布的偏斜程度。通过最大似然法，我们可以估计出这三个参数的值。
在云计算领域中，最大似然法可以应用于数据分析、机器学习、风险评估等场景。例如，在用户行为分析中，我们可以使用最大似然法来估计偏态正态分布的参数，从而更好地理解用户行为的分布特征，进而优化产品设计和推荐系统。
腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品和服务，可以帮助用户进行参数估计和模型训练。以下是一些推荐的腾讯云产品：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，适用于存储和处理大规模数据集。 链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供全面的机器学习解决方案，包括数据准备、模型训练和部署等功能。 链接：https://cloud.tencent.com/product/tmpl
- 腾讯云数据湖分析（Tencent Cloud Data Lake Analytics）：基于 Apache Flink 的大数据分析服务，支持实时数据处理和批处理分析。 链接：https://cloud.tencent.com/product/dla
请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和业务场景进行评估。
相关·内容
logLik函数的lm方法返回的对数似然似乎与手动计算的对数似然不匹配。 为了演示，下面我将一个只有一个截距的标准线性模型拟合到一个具有三个点的简单数据集。然后，我使用logLik提取对数似然，并通过对在最大似然估计时评估的pdf的对数求和来手动计算它。 test_df <- data.frame(y = c(0, 2, 4))
mod_lm <- lm(y ~ 1, data = test_df)
ll_logLik <- logLik(mod_lm)
ll_manual <- sum(log(purrr::map_dbl(test_df$y, function(x
浏览 53提问于2021-04-28得票数 0
回答已采纳
我目前正在重新实现用Python编写的一些用Java编写的算法。一个步骤是计算值列表的标准差。原始实现为此使用ApacheMath1.1库中的。我使用numpy 1.5的标准差。问题是，对于相同的输入，它们给出了不同的结果。我所得到的样本是：
[0.113967640255, 0.223095775796, 0.283134228235, 0.416793887842]
我得到以下结果：
numpy : 0.10932134388775223
Apache Math 1.1 : 0.12620366805397404
Wolfram Alpha : 0.12620366
浏览 4提问于2011-01-01得票数 13
回答已采纳
3回答
我正在尝试将多元正态分布拟合到我收集的数据中，以便从中提取样本。我知道如何使用fitdist函数(带有'Normal'选项)来拟合(单变量)正态分布。
对于多元正态分布，我如何做类似的事情？
在每个维度上单独使用fitdist不是假设变量是不相关的吗？
浏览 2提问于2014-08-02得票数 5
许多功能只是简单地要求您输入自由的程度，以适应一个分配和返回其他项目。然而，我想要一个像R的函数，它估计平均值，尺度参数，和df。我的最终目标是使用最佳估计的df来获得t得分。
浏览 2提问于2015-04-29得票数 0
回答已采纳
1回答
fisher信息与EM算法有什么关系？当我阅读有关EM算法的论文时，人们有时会讨论fisher信息，并且有将fisher计分方法和EM算法结合在一起的算法。然而，我找不到材料清楚地说明fisher信息是如何与EM算法相关的，以及它扮演着什么角色？
有没有人能帮我理解一下这其中有什么联系？
浏览 1提问于2013-06-05得票数 0
回答已采纳
我想在我创建的数据样本上运行一些最大似然代码。这就是我到目前为止所知道的：
library("maxLik")
data <- replicate(20, rnorm(100))
logLikFun <- function(param) {
mu <- param[1]
sigma <- param[2]
sum(dnorm(data, mean = mu, sd = sigma, log = TRUE))
}
mle <- maxLik(logLik = logLikFun, start = c(mu = 0, sigma = 1))
summ
浏览 1提问于2012-07-11得票数 3
回答已采纳
我正在尝试用this file中包含的值来拟合Maxwell distribution。 因为我需要强制锁为0，所以我使用表达式： params = st.maxwell.fit(values, floc=0) 但是，此操作将失败，并显示“在日志中遇到除以零”错误： 我估计一个带有loc=0和11000左右的比例的pdf会很好。 ? 如何绕过此问题并使拟合正常工作？
浏览 16提问于2020-01-18得票数 0
回答已采纳
我尝试了一次数据最简单的练习，我发现对于这两个包，我得到的差异是不同的。
例如用于[1,2,3,4]
from statistics import variance
import numpy as np
print(np.var([1,2,3,4]))
print(variance([1,2,3,4]))
//1.25
//1.6666666666666667
本练习的预期答案用np.var()计算。
编辑，，我想它必须这样做，后者是样本方差，而不是方差。有谁能解释这种区别吗？
浏览 8提问于2016-12-18得票数 27
回答已采纳
2回答
线性回归假设
、、
我读到，我们对线性回归作了以下假设：
1.线性(正确的函数形式)
2.常量误差方差(同方差)
3.独立误差项(无自相关)
4.误差术语的正态性
5.无多重共线性
6.外部性(无遗漏的变量偏差)
因此，这些假设是特定于线性回归或适用于所有类型的回归技术，如支持向量回归，拉索和岭回归，逐步回归等。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 3
在Logistic回归的R& Spark的比较估计/系数中，观察到估计值是不一样的。
在进一步的研究中，我发现R& Mllib对于Logistic回归有不同的实现。
R的glm返回模型的最大似然估计，而Spark的LogisticRegressionWithLBFGS返回正则化的模型估计。
根据现有文献，最大似然估计似乎更有效。
我很想知道，为什么Spark开发人员没有选择“最大似然估计”技术？
浏览 0提问于2016-09-04得票数 1
我正在使用scikit learn的LinearRegression()建立我的第一个时间序列预测模型。我还遇到了统计模型AutoReg()、ARMA()和SARIMAX()。不幸的是，从文献中我找不到考虑它们的方法。它们是LinearRegression()的替代品吗？他们是ML吗？它们有根本的不同吗？
如果能给我点提示，我会很感激的。谢谢。
浏览 30提问于2021-05-14得票数 0
回答已采纳
如果极大似然估计( MLE )不能给出Logistic回归中参数的适当闭型解，为什么这种方法会有如此多的讨论呢？为什么不坚持梯度下降来估计参数呢？
浏览 0提问于2022-05-04得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将我的数据(CTR(双)值列表)拟合为beta分布，并估计alpha和beta形状参数。我发现我可以使用breeza库的mle方法来做到这一点，但我不理解调用mle方法所需的参数： object Beta extends ExponentialFamily[Beta,Double] with ContinuousDistributionUFuncProvider[Double,Beta] {
type Parameter = (Double,Double)
case class SufficientStatistic(n: Double, meanLog: Double,
浏览 18提问于2019-09-20得票数 0
5回答
我知道$sigma和根均方误差的概念有一个很小的区别。因此，我想知道在lm R中从函数中获取RMSE最简单的方法是什么？
res<-lm(randomData$price ~randomData$carat+
randomData$cut+randomData$color+
randomData$clarity+randomData$depth+
randomData$table+randomData$x+
randomD
浏览 6提问于2017-03-30得票数 23
回答已采纳
我需要使用MLE从样本数据中估计威布尔分布的形状和尺度参数。我检查了Apache commons Math的WeibullDistribution类，但它没有这样的功能。有什么建议吗？我需要在java应用程序中使用这个类。
浏览 7提问于2017-12-13得票数 6
1回答
? 我的尝试是： 我尝试使用λ的最大似然估计，我找到了样本均值。然后使用不变性属性，它得出(1+X¯)e^−X‘将是(1+λ)e^−λ的最大似然估计，但我不确定它是否也是无偏的。
浏览 45提问于2020-12-11得票数 0
我想在一组数据中拟合一个偏态正态分布(SN)。为此，必须估计SN的位置、尺度和形状参数。
这些参数也可以通过分析来计算，但我正在寻找一种估计方法。
到目前为止，我已经用最小二乘和法估计了参数，但我也想用最大似然法来估计参数。
在代码的第一部分中，使用已知的位置、比例和形状参数构建了一个自定义的偏斜正态分布，只是为了开始：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import special
from scipy import optimize
from scipy import stats
# PDF of
浏览 18提问于2017-07-19得票数 1
我有一份数据清单
frequency x1,x2,...,xn
i.e. 10,20,...,5000.
Intensity y1,yx,...,yn
0,0,...,50,60,50,...,0
我想用正态分布来拟合数据。
我在网上找到了一些网站，比如()，通过这个程序，
my_data <- rnorm(250, mean=1, sd=0.45)# unkonwn distribution parameters
fit <- fitdistr(my_data, densfun="normal")
但很明显，这些方法是行不通的。
如何
浏览 0提问于2019-02-24得票数 1
1回答
我们正在使用glmmTMB包执行beta混合效应回归分析，如下所示：
mod = glmmTMB::glmmTMB(data = data,
formula = rating ~ par1 + par2 + par3 +
(1|subject)+(1|item),
family = glmmTMB::beta_family())
接下来，我们想要运行一个模型比较--类似于用于‘lm’对象的‘step’函数。到目前为止，我们从MuMIn包中找到了“疏浚”函数
浏览 15提问于2022-09-02得票数 0
2回答
因此，我读到过关于使用MLE在R中拟合student-t的文章，但似乎总是位置和尺度参数是最感兴趣的。我只想将学生t(维基百科所描述的)拟合到通常被认为是像标准正态分布一样分布的数据，这样我就可以假设平均值为0，标度为1，我该怎么做呢？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
我使用R中的anova()函数为一组嵌套模型执行模型选择，每个后续模型都在前一个模型中添加了一个协变量。我想知道logLik列是如何派生出来的。我知道它是某物的自然对数(即在下面的模型中它是一个很小的数)，但我不知道的是它到底是什么的对数。它是该模型下的最大似然估计，即单个值，还是多个参数值的概率乘积的结果？抱歉，我知道这是一件非常基本的事情，我不知道。
Model df AIC BIC logLik Test L.Ratio p.value
1 11 1319.522 1353.349 -648.8
2 12 13
浏览 3提问于2016-07-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用最大似然估计将GARCH(1,1)模型拟合到具有Gamma(a，1/a)分布的数据集中。因此，使用is的对数似然函数im : LogL =- ln(Γ(nu )) +( nu - 1) * ln(x) - nu*(x/mu) -nu*nu* ln(mu)
X=数据，mu = GARCH(1,1)。nu是伽马函数的输入。
我试图同时估计nu和GARCH(1,1)参数(omega，alpha，beta)。我写的代码是
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.optimize as opt
from scipy.special
浏览 6提问于2022-06-02得票数 1
1回答
我正在尝试实现一个科学知识库中的高斯朴素贝叶斯。我知道朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理的基础上的，在高层次上定义为：posterior = (prior * likelihood) / evidence.
据我所知，先前和证据都是从培训数据中学到的。
我不确定Q1是否可能:它也是从训练数据中得到的，还是使用最大似然估计？Q2:是否需要调优任何超参数？
浏览 4提问于2020-08-02得票数 0
回答已采纳
1回答
为了使用因子分析为我的数据选择最佳的底层因素，我决定使用scikit学习的文档中概述的教程。
运行cross_val_score(fa, X)输出分数(通常为负数)。这个分数到底是多少？任何参考与您的答复将是非常感谢！
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
回答已采纳
1回答
似然比检验状态模型
、、、
在状态模型中，一般最小二乘都实现了似然比检验。
OLSResults.compare_lr_test(restricted)
广义线性模型(GLM)则不是这样。我试图实现OLS实现的copyng：
from scipy import stats
llf_full = results.llf
llf_restr = results_res.llf
df_full = results.df_resid
df_restr = results_res.df_resid
lrdf = (df_restr - df_full)
lrstat = -2*(llf_restr - llf_full)
l
浏览 5提问于2014-05-22得票数 4
回答已采纳
我在学习Matlab的道路上，当我研究的时候，我被图像的最大似然分类的主题卡住了。我知道为了实现它，需要计算协方差和方差。那么，一个编码最大似然分类器应该如何呢？
感谢您的阅读和帮助。
浏览 3提问于2016-03-14得票数 0
1回答
我使用python的statsmodel包来进行线性回归。在R^2、p等的输出中也存在“对数似然”.在文档中，这被描述为“拟合模型的似然函数的值”。我看了一下源代码，并不真正理解它在做什么。
阅读更多关于似然函数，我仍然有非常模糊的想法，这个‘对数-似然’值可能意味着什么，或被用来。所以有几个问题：
在线性回归的情况下，似然函数的值不等于参数的值(本例中为beta)吗？这似乎是这样的，根据下面的推导，导致方程12：
知道似然函数的值有什么用？它是否与其他具有相同反应和不同预测指标的回归模型进行比较？实际的统计学家和科学家如何使用统计模型提出的对数似然值？
浏览 1提问于2014-10-23得票数 2
回答已采纳
1回答
谁能告诉我在python的statsmodel包中估计分数logit模型的参数的方法是什么？
有没有人能给我介绍一下分数logit模型源代码的具体部分？
浏览 14提问于2017-07-15得票数 0
以下是我对Logistic回归中MLE与梯度下降之间关系的理解。如果我错了，请纠正我：
1)利用对数似然函数wrt的偏导数估计最优参数。每个参数&等于0。梯度下降就像MLE一样，利用损失函数wrt的偏导数给出了最优参数。每个参数。GD还在获取参数值的过程中使用诸如学习速率和步骤大小等超参数。
2) MLE是解析/精确的，GD是数值/近似的。不幸的是，Logistic回归中的MLE不能给出一个精确的解，除非我们有一个或两个自变量的小样本数据。因此，在Logistic回归中，我们使用这两种方法来寻找参数的最佳值。我们把通过MLE得到的log-似然函数的负值作为损失函数，并在GD中使用它得到
浏览 0提问于2022-05-09得票数 -4
2回答
我有指数分布a*exp(b*x)的实验数据。目的是找出系数a，b及其误差。
我尝试了使用函数fit(B,C, 'exp1')，并得到了一些结果。
目前，我正在实验一些问题，因为由于实验的性质，文件中的某些数据点具有较高的错误率。
具体问题是：
在Matlab中，哪种算法或函数能给出最小的误差？
如何使用/采用Matlab中的一些函数来对与指数函数大不相同的数据赋予较小的权重(当我计算系数时)？
浏览 9提问于2013-11-04得票数 1
我已经在我的脚本中隔离了一个问题，这个问题是由于使用.tstd函数进行标准差计算而产生的，
sp.stats.tstd(IR)
其中我的IR值是0.0979。有没有办法让它停止(我想是)把它舍入零？我尝试过以前的堆栈溢出帖子中的一个建议，它建议将这个数字称为np.float64，但这是行不通的。希望有人知道答案。
全错误打印：
Traceback (most recent call last):
File "Utt_test.py", line 995, in <module>
X.write(Averaging())
File "
浏览 4提问于2013-07-26得票数 0
2回答
拟合β-二项分布
、、、、
我一直在寻找一种将数据与beta二项分布相匹配的方法，并估计alpha和beta，类似于VGAM库中的vglm包。我还没能在python中找到如何做到这一点。这里有一个scipy.stats.beta.fit()，但是对于beta二项分布没有什么。有办法这样做吗？
浏览 5提问于2015-02-06得票数 6
回答已采纳
newtonraphson <- function(ftn, x0, tol = 1e-9, max.iter = 100) {
x <- x0
fx <- ftn(x)
iter <- 0
while ((abs(fx[1]) > tol) & (iter < max.iter)) {
x <- x - fx[1]/fx[2]
fx <- ftn(x)
iter <- iter + 1
cat("At iteration", iter, "value of x is:
浏览 0提问于2017-11-19得票数 0
2回答
我在尝试实现此函数的蒙特卡洛方法时遇到了一个很大的问题：
D=log(T)
其中T是测量的时间，所以T>0，很明显，它是正态分布的。
我在实验中有10个T的测量值，所以我计算：
m_T (mean of T) = 3.0 seconds
s_T (standard deviation of T)= 1.5 seconds
然后，使用此参数模拟T，然后模拟D：
T = Normal(m_T, s_T)
D=log(Normal(m_T, s_T)
但是在D中，程序会返回一个错误。当我净化时，我发现这个错误是因为正常的(m_T, s_T)有一些负值，所以log(负)崩溃！
我被阻止了，我不
浏览 2提问于2013-03-11得票数 0
我有一个以千兆字节(GB)为单位的数据集，并希望估计其中缺失值的参数。
在机器学习中有一种称为MLE(最大似然估计)的算法可以用于机器学习。
既然R可能无法处理这么大的数据集，那么哪个库将是最好的呢？
浏览 3提问于2013-01-18得票数 3
回答已采纳
新颖性检测的主要概率方法有:参数和非参数。非para假设从训练数据导出的分布或密度函数，如核密度估计(例如:Parzen窗口)，而para方法假设数据来自已知分布。
我不熟悉参数方法。谁能给我看一些著名的算法？顺便问一下，如果MLE是一种参数方法(密度曲线已知，然后找到对应于最大值的参数)？
浏览 0提问于2014-08-05得票数 0
2回答
我是机器学习的新手，我学习的第一个论点是线性回归。我明白，用几句话来说，使用线性回归的想法是学习一个假设，它可以在y的近似下映射一个新的输入x。
为了做到这一点，如果我的假设是：
h(x) = wx + w0
我必须更新我的参数，将误差函数最小化，如最小二乘，并借助梯度下降这样的优化算法优化w向量。
我理解这是如何工作的，但有时我看到这种“最大似然估计”，我不明白它是否是估计w参数或其他什么的另一种方法。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
回答已采纳
1回答
逆高斯分布的极大似然估计
、、、、
我试图再现实际参数和估计参数'tau' (for over a month :()之间的均方误差。估计的'tau'，即'tau_hat'是通过最大似然估计(MLE)得到的，如下所示。
给出了联合概率密度函数f(y|x,tau)。
u_i = x_i +T和T~IG(mu,lambda)。逆高斯。u是y的期望值。f_T(t)的pdf是由
我根据这个编写的代码是
clear
lambda = 8.1955;
mu = 10;
N = 128; % max
浏览 0提问于2018-09-20得票数 10
我正在为贝叶斯统计问题编写一个WinBugs代码：
考虑到以下模型，其中考虑到VIX (第一个变量)为SP500 (第二个变量)的方差提供信息，以及$Y_t^S$和$Y_t^V$可能相关的事实：
模型在
对于$t = 1，\l ldots，200$，其中$\rho$反映了$Y_t^S$和$Y_t^V$增量之间的相关性，$\alpha$是实线上取值的参数，$N_2(M，V)$表示具有平均$M$和协方差矩阵$V$的二元正态分布。
(问题是：)
为参数$\mu_s$、$\mu_v$、$\sigma$、$\omega$、$\rho$、$\alpha$分配适当的优先级，并编写一个WinBugs脚本，以
浏览 3提问于2016-04-04得票数 0
我有一组来自实际数据的x-y对，我想用二元正态分布建模，由两个正态分布X和Y组成。我想要计算参数，这样我就可以重新创建分布，而不必使用原始的源数据，因为它太昂贵了(一百万行)。
目前，我正在用以下方法成功地绘制这些数据：
hexbinplot(x~y, data=xyPairs, xbins=16)
我想我需要估计以下参数：
分布平均值X
X分布标准差
分布平均值Y
Y分布标准差
Rho，用于创建Sigma矩阵。
然后用以下方法指定二元正常值：
在R中有一个包可以这样做吗？
我看过许多包，但大多数包都帮助您模拟带有随机数据的二元变量，而不是帮助您创建模拟真
浏览 0提问于2016-05-18得票数 7
回答已采纳
我正在尝试创建一个使用偏态正态分布的偏态随机数生成器，但是我不知道如何将我的公式(使用NORMDIST())转换为可以生成我想要的数字的NORMINV()-based公式。这是我的公式：
=2/s * NORMDIST((x-m)/s, 0, 1, 0) * NORMSDIST(k*(x-m)/s)
其中"x“是数字，"s”是比例，"m“是位置，"k”是形状。我承认我找到了公式，但它似乎做了我想做的事情，除了错误的方法。
我该怎么做呢？
浏览 1提问于2015-09-29得票数 7
我有一个类似于此的数据框架：
A B C
1 2 2
2 4 3
4 8 5
9 16 7
16 32 11
22 43 14
28 55 17
34 67 20
40 79 23
A,B and C可以被认为是机器学习文献中的features。我读过假设高斯分布的1变量的最大似然估计。
方程是这样的，其中xi's are每个数据点：
📷
其中x1,x2....xn是n个数据点，每个数据点都有dimension 3。如果我们假设p(x)是高斯的，那么我们可以使用高斯Normal distribution equation作为：
浏览 0提问于2020-10-11得票数 2
当数据中存在NAs时，我们如何计算因子得分，以及CFA模型的下界和上界(或置信区间)：
下面是一个示例：
ID = 1:500
states = rep(c("TS", "NE", "AR", "MO", "WA"),times = c(100, 100, 100, 100, 100))
schools = randomNames::randomNames(500) ## 5 first last names separated by a space
Gender = rep(c("male", &
浏览 7提问于2021-03-11得票数 0
这可能不是一个适合这个论坛的问题，但我想知道是否有人知道本网站的stats.norm.fit()方法是如何确定分布参数的？我在某处读到它使用最大似然估计，但我找不到任何官方文档。
提前谢谢你，
BJR
浏览 10提问于2018-01-08得票数 3
回答已采纳
我使用texreg生成回归的输出表。我想将AIC、BIC和HQIC等统计数据作为拟合优度统计数据。 下面是可复制的示例 library(texreg)
library(tidyverse)
mtcars
model1 <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
model2 <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)
screenreg(list(model1, model2)) 给我这个： =================================
Model 1 Model 2
浏览 27提问于2019-09-10得票数 2
回答已采纳
代码是用PyMC3编写的，但这是一个一般性问题。我想找出哪个矩阵(变量的组合)给我的概率最高。取每个元素的迹线的平均值是没有意义的，因为它们相互依赖。
下面是一个简单的例子；为简单起见，代码使用向量而不是矩阵。目标是找到一个长度为2的向量，其中每个值都在0和1之间，因此总和为1。
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as tt
import pymc3 as mc
# define a theano Op for our likelihood function
class LogLike_Matrix(tt.Op):
浏览 16提问于2019-03-27得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
