最大似然估计 MATLAB答案

【问题标题】：Maximum likelihood estimates MATLAB最大似然估计 MATLAB
【发布时间】：2015-04-02 20:15:50
【问题描述】：

您好，我想使用 matlab 中的内置函数对我的参数进行 MLE 估计。这是matlab的内容：

phat = mle(data,'distribution',dist)

我不知道如何使用向量“数据”。假设我有 340 个观察值，给出 0、120 个观察值在 2 和 90 个观察值在 10

那么矢量应该是什么样子的呢？ [340,0,120,0,0,0,0,0,0,0,90] ?我对此表示怀疑。我只想知道向量的“结构”

【问题讨论】：

你可能想看看matlab的例子。
这将是一个包含所有观测值的 1x550 数组。
@sobeck 是对的。数据样本出现在向量中的顺序无关紧要。例如：data=[zeros(340,1);2+zeros(120,1);10+zeros(90,1)];.

【解决方案1】：

似乎mle() 函数只能处理标量（一维）数据。

所以如果要估计类条件分布 Pr[X = x|Y = 0]、Pr[X = x|Y = 2] 和 Pr[X = x|Y = 10]，那么你需要将样本数据分成三组，调用mle() 3次。对于每次调用，您将所有数据点放入一个向量中作为第一个参数。

【讨论】：