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LogLikelihood

LogLikelihood
分布 dist からの観察 , , ...の対数尤度関数を与える．
詳細
  • 対数尤度関数LogLikelihoodはで与えられる．ただし，は における確率密度関数PDFである．
例題すべて閉じる
例   (3)
正規分布の対数尤度関数を得る：
数値データの対数尤度を計算する：
対数尤度の等高線を と の関数としてプロットする：
多変量データの対数尤度を計算する：
正規分布の対数尤度関数を得る：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
数値データの対数尤度を計算する：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
対数尤度の等高線を と の関数としてプロットする：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
多変量データの対数尤度を計算する：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
スコープ   (9)
連続分布の対数尤度を計算する：
離散分布の対数尤度を計算する：
が未知であると仮定して対数尤度をプロットする：
母数が未知である連続多変量分布の対数尤度を得る：
を仮定して対数尤度曲面を可視化する：
母数が既知である多変量離散分布の場合：
切断標準正規分布の対数尤度を計算する：
対数尤度を切断点の関数としてプロットする：
構成分布の対数尤度を計算する：
製品分布の対数尤度を計算する：
独立した成分ごとの対数尤どの和として結果を得る：
コピュラ分布の対数尤度を計算する：
対数尤度をカーネル母数の関数としてプロットする：
成分混合文分布の対数尤度を計算する：
アプリケーション   (2)
母数が2つある分布の対数尤度曲面を可視化する：
等しい対数尤度の等高線を可視化する：
連続母数と離散母数が混合した対数尤度関数を示す：
特性と関係   (3)
LogLikelihoodはLikelihoodの対数である：
LogLikelihoodはデータのPDF値の対数の総和である：
EstimatedDistributionは対数尤度を最大化して母数を推定する：
FindDistributionParametersは母数推定を規則としてを与える：
最適値近くの対数尤度関数を可視化する：
おもしろい例題   (2)
指数ベキ対数尤度の等値面を可視化する：
二変量正規対数尤度分布の等値面を可視化する：
バージョン 8 の新機能
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