FindDistributionParameters

FindDistributionParameters[data, dist]
求来自 data 的分布 dist 的参数估计.

FindDistributionParameters[data, dist, {{p, p0}, {q, q0}, ...}]
求起始值为 、... 的参数 pq、....

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  • FindDistributionParameters 返回 dist 中参数的置换规则列表.
  • data 必须是由来自已知分布 dist 的可能结果组成的列表.
  • 分布 dist 可以为参数未知的任意参数式一元、多元或元分布.
  • 可以给出下列选项:
  • AccuracyGoalAutomatic准确度目标
    ParameterEstimator"MaximumLikelihood"要使用何种参数估计量
    PrecisionGoalAutomatic精确度目标
    WorkingPrecisionAutomatic内部计算所用的精确度
  • 下列基本设置可用作 ParameterEstimator
  • "MaximumLikelihood"使对数似然函数最大化
    "MethodOfMoments"匹配原始矩
    "MethodOfCentralMoments"匹配中心矩
    "MethodOfCumulants"匹配累积量
    "MethodOfFactorialMoments"匹配阶乘矩
  • 最大似然法试图使对数似然函数 最大化,其中 为分布参数, 为符号分布的概率密度函数.
  • 矩法对 、... 求解,其中 阶样本矩, 为参数为 的分布的 阶矩.
  • 基于矩法的估计量不一定满足对参数的所有限制条件.

范例范例打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)基本范例 (2)

在拉普拉斯分布的假定下,获得最大似然参数估计量:

In[1]:=
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Out[1]=

获得矩法估计量:

In[2]:=
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Out[2]=

多元分布的估计参数:

In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=

比较原概率密度函数与估计的概率密度函数:

In[3]:=
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Out[3]=
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