MLE参数估计matlab程序

在MATLAB中，可以使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）来估计参数。下面是一个简单的示例程序，演示如何使用MLE来估计正态分布的均值和方差。

% 生成正态分布随机数据
mu_true = 2; % 真实均值
sigma_true = 1; % 真实标准差
data = normrnd(mu_true, sigma_true, [100, 1]);

% 定义似然函数
likelihood = @(params) -sum(log(normpdf(data, params(1), params(2))));

% 初始化参数猜测值
initial_guess = [0, 1];

% 使用fminsearch函数进行最小化（最大化似然）
estimated_params = fminsearch(likelihood, initial_guess);

% 输出估计结果
mu_estimate = estimated_params(1);
sigma_estimate = estimated_params(2);

% 打印结果
disp(['估计的均值：', num2str(mu_estimate)]);
disp(['估计的标准差：', num2str(sigma_estimate)]);

上述代码首先生成了一个服从正态分布的随机数据。然后，定义了一个似然函数，该函数计算给定参数的负对数似然。接下来，初始化参数的猜测值，并使用MATLAB内置的`fminsearch`函数来最小化似然函数。最后，输出估计得到的均值和标准差。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。同时，最大似然估计也有一些假设和局限性，需要在使用时进行考虑。