作者hebelover (杂展)
看板Statistics
标题Re: [问题] 关於likelihood
时间Sat May 14 17:03:29 2011
那如果我现在用的model是 AR model
意指 如果我是AR(3)
x(4)=a1*x(1)+a2*x(2)+a3*x(3)+white noise
这样子 要怎麽去算出likelihood的值?
现在只有一个上述model这样(a1 a2 a3 还没估测出来)
怎麽去算出error
还是都是取决noise的分配就对了?
那如果我们不知道noise的分配 假设它是normal?
可是noise的平均以及标准差 都不晓得哩??
(上述model的noise我是假设成normal的)
还有 连乘的话 是要连乘几项?? 看要估计的参数有几个??
以上述的model 参数有3个 a1 a2 a3 所以是连乘3项?
抱歉问了好多
还请各位大大帮忙解惑
谢谢帮忙
※ 引述《DieLandkarte (地图)》之铭言：
: 最大概似法首先你需要设定分配
: 以回归为例子
: 通常都是设定你的error term为一个特定的分配
: 那由那分配的pdf的加总作为概似函数
: 以最简单的线性回归模型来举例
: y = X*beta + err
: suppose error term ~ N(0,sigma^2)
: err = y - X*beta
: f(err) = (1/2pi*sigma^2)^0.5 * exp -( y - X*beta )^2 /2
: Likelihood function = 连乘{ (1/2pi*sigma^2)^0.5 * exp -( y - X*beta )^2 /2 }
: 所以如果你的model没有一开始设定好
: 或是你的分配没有想法
: 最大概似法是不能帮到你任何的忙的
: ※ 引述《hebelover (杂展)》之铭言：
: : 想请问一下
: : likelihood fun是最大似然函数
: : 可是要怎麽把它使用在估计model上
: : 所谓的 近估
: : 是拿model去估计实际的值吧
: : 不过model都已经model不出来了(缺少likelihood的值)
: : 又要怎样用likelihood去算?
: : 以上问题
: : 麻烦各位大大解救愚蠢的原PO
: : 谢谢帮忙!!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.116.39.43
※ 编辑: hebelover 来自: 140.116.39.43 (05/14 17:06)
※ 编辑: hebelover 来自: 140.116.39.43 (05/14 17:07)
※ 编辑: hebelover 来自: 140.116.39.43 (05/14 17:15)
1F：→ bmka:建议你先从最简单的scenario开始了解,很明显的你连 05/14 22:40
2F：→ bmka:likelihood function是什麽都搞不清楚 05/14 22:41
3F：→ bmka:假设丢一枚铜板得到正面的机率是p,那麽丢10得到3次正面的机率 05/14 22:43
4F：→ bmka:是多少?(用p来表示) 05/14 22:43
5F：→ bmka:嗯改成算前三次是正面後七次是反面的机率好了 05/14 22:45