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
浏览 18提问于2017-07-19得票数 1
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我试图将我的数据拟合成某种概率分布，这样我就可以根据分布生成随机数。下面是数据点的样子，x轴在数据值后面，y轴是概率。
我在想，是否有人知道如何将这个适合任何PDF格式？我的图中的数据如下(不能发布原始的原始数据，因为它太大了)：
x = [2.00302
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
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
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我正在尝试使用pymc3创建一个自定义的可能性。这种分布称为广义最大似然(GEV)，它具有位置(loc)、尺度( scale )和形状(c)参数。其主要思想是选择一个β分布作为尺度参数的先验，并在GEV似然中确定位置和尺度参数。GEV分布不包含在pymc3标准发行版中，所以我
浏览 1提问于2017-04-10得票数 1
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我想在Python中拟合对数正态分布。我的问题是，为什么我应该使用scipy.lognormal.fit，而不是只做以下事情：mu = log(data).mean()给出了µ和sigma的最大似然估计，使得分布是对数正态的(µ，sigma**2)？另外，一旦我得到了µ和sigma，我如何才能获得分布lo
浏览 0提问于2017-06-14得票数 2
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。
浏览 16提问于2020-01-18得票数 0
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尺度参数为1的伽马分布的对数似然可写为：随机绘制一个n= 30的样本，形状参数为alpha = 4.5。使用newton_search和make_derivative，求出α的最大似然估计<
浏览 6提问于2015-07-15得票数 1
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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
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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
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我刚刚用α(形状参数)=5和lambda(速率参数)=5的伽马密度模拟了100个随机观测：现在，我想用一个函数来表示α和lambda的最大似然估计，它将返回两个参数，并且使用这些观测值。任何暗示都会很感激的。谢谢。
浏览 1提问于2015-09-14得票数 4
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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
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我知道$sigma和根均方误差的概念有一个很小的区别。因此，我想知道在lm R中从函数中获取RMSE最简单的方法是什么？randomData$x+包含24系数，我不能再手工制作我的模型了那么，如何根据从lm导出的系数来评估RMSE呢？
浏览 6提问于2017-03-30得票数 23
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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。import numpy as npprint(variance([1,2,3,4]))//1.6666666666666667
本练习的预期答案用
浏览 8提问于2016-12-18得票数 27
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0.68170517, 0.85030437, 0.34167736],知道这些数据服从正态分布公式是K为总参数，正态分布参数为3(均值、方差和残差)。我被困在L上，L应该是最大似然函数，对于服从正态分布的数据，我不知道该传递什么，Cauchy或指数如何。谢谢。
浏览 2提问于2020-01-29得票数 2
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最大似然估计伪码
、、、
我需要编写一个最大似然估计器来估计一些玩具数据的均值和方差。我有一个包含100个样本的向量，用numpy.random.randn(100)创建。数据应具有零均值和单位方差高斯分布。我查看了维基百科和一些额外的资源，但我有点困惑，因为我没有统计背景。
有没有最大似然估计器的伪代码？我得到了ML
浏览 4提问于2011-10-11得票数 28
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正态分布的MLE拟合
、、、
我试图采用中提出的这个解来确定一个简单正态分布的参数。尽管修改是很小的(基于维基百科)，但结果却很差。有什么不对的地方吗？lik_model
plt.plot(x, y, label = 'data')适配的输出
浏览 0提问于2018-03-13得票数 1
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)plot(f.x1) 以下是绘图结果：enter image description here 我的问题是: x1数据实际上是用rlnorm生成的，但是经过拟合后，pp图并不是那么完美，如何解释这一点？
浏览 15提问于2020-04-30得票数 0
我正在做一个项目，以了解景观中不同海拔的分布。这需要我测量栅格中每个高程有多少个数据点(每个像素=一个高程值)。由于我的地图区域很大，我最终得到了每次选举的非常大的频率计数。现在，我已经根据值的频率计数为这些值计算了自己的CDF。我正在尝试将一个发行版与这个CDF相匹配。我知道fitdist软件包，但是这些软件包似乎是从原始测量中计算CDF的，因此不能使用我的数据，除非我创建一个包含89021行0的文件，那么56893行0.01 et
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
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