matlab求点估计
时间: 2023-11-21 11:52:47 浏览: 48
在统计学中,点估计是指使用样本数据来估计总体参数的方法。在MATLAB中,可以使用最大似然估计法来求解点估计。最大似然估计法是一种常用的参数估计方法,它的基本思想是在给定样本的情况下,寻找一个参数值,使得该参数值下样本出现的概率最大。在MATLAB中,可以使用fminunc函数来实现最大似然估计法。具体步骤如下:
1. 定义似然函数,即样本出现的概率函数。
2. 定义初始参数值。
3. 使用fminunc函数求解最大似然估计值。
4. 输出估计结果。
相关问题
matlab kde估计求MAE
在MATLAB中进行KDE估计后,可以使用以下代码计算MAE:
```
%生成随机样本数据
x = normrnd(0,1,100,1);
%进行KDE估计
[f,xi] = ksdensity(x);
%生成真实分布函数数据
true_f = normpdf(xi,0,1);
%计算MAE
MAE = mean(abs(f-true_f));
```
其中,`x`为样本数据,`f`为KDE估计出的密度函数,`xi`为密度函数对应的横坐标,`true_f`为真实分布函数,`MAE`为计算得到的MAE值。
matlab离散点求导数
通过使用差分法,可以在MATLAB中对离散点进行数值求导。差分法是通过计算相邻数据点之间的差值来估计导数的方法。在MATLAB中,可以使用diff函数来计算离散点的差分。例如,对于给定的离散点y和x,可以使用dy = diff(y)./diff(x)来计算离散点的导数。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab的离散点曲线导数曲率数值模拟方法](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/109119698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Matlab如何求离散点的导数](https://blog.csdn.net/qq_43080446/article/details/108542357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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