R语言学习笔记:参数点估计
2018-01-24 16:01
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1.点估计
点估计主要有两种方法,分别是矩估计和极大似然估计,具体原理可参考统计学教材。
矩估计需要解n元方程,在R语言中有:
解一次方程:uniroot(),调用格式为;
uniroot(f,interval,...,lower = min(interval), upper = max(interval), f.lower = f(lower,...),f.upper = f(upper,...), tol = .Machine$double.eps^0.25, maxiter = 1000)f指定求解方程的函数;interval为数值向量,指定求解的根的区间,可以用lower,upper分别指定端点;tol表示精度(tolerance),收敛容忍度;maxiter为最大迭代数
解多元方程:multiroot(),调用格式
multiroot(f,start,maxiter=100,rtol=1e-6,atol=1e-8,ctol=1e-8,useFortran = TRUE,...)f指定求解的函数;start给定根的初始值;maxiter指定最大迭代数;rtol和atol为相对误差和绝对误差;ctol用于控制迭代停止,如果两次迭代的最大变化值小于ctol,则停止迭代
最大似然估计:maxLik():maxLik包,调用格式:
maxLik(logLik,grad=NULL,hess=NULL,start,method,contraints=NULL,...)logLik是对数似然函数;grad和hess设置对数似然函数的梯度;start是数值向量,设置参数的初始值;method选择求解最大化的方法;constraints指定对数似然估计的约束。
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点估计主要有两种方法,分别是矩估计和极大似然估计,具体原理可参考统计学教材。
矩估计需要解n元方程,在R语言中有:
解一次方程:uniroot(),调用格式为;
uniroot(f,interval,...,lower = min(interval), upper = max(interval), f.lower = f(lower,...),f.upper = f(upper,...), tol = .Machine$double.eps^0.25, maxiter = 1000)f指定求解方程的函数;interval为数值向量,指定求解的根的区间,可以用lower,upper分别指定端点;tol表示精度(tolerance),收敛容忍度;maxiter为最大迭代数
解多元方程:multiroot(),调用格式
multiroot(f,start,maxiter=100,rtol=1e-6,atol=1e-8,ctol=1e-8,useFortran = TRUE,...)f指定求解的函数;start给定根的初始值;maxiter指定最大迭代数;rtol和atol为相对误差和绝对误差;ctol用于控制迭代停止,如果两次迭代的最大变化值小于ctol,则停止迭代
最大似然估计:maxLik():maxLik包,调用格式:
maxLik(logLik,grad=NULL,hess=NULL,start,method,contraints=NULL,...)logLik是对数似然函数;grad和hess设置对数似然函数的梯度;start是数值向量,设置参数的初始值;method选择求解最大化的方法;constraints指定对数似然估计的约束。
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