负二项分布参数估计matlab代码

你可以使用Maximum Likelihood Estimation（MLE）方法来估计负二项分布的参数。以下是一段MATLAB代码示例：

% 生成负二项分布样本数据
r = 10; % 负二项分布的成功次数
p = 0.3; % 负二项分布的成功概率
n = 1000; % 样本数量
x = nbinrnd(r, p, n, 1);

% 参数估计
fun = @(params) -sum(log(nbinpdf(x, params(1), params(2))));
x0 = [1, 0.5]; % 初始参数猜测值
params_hat = fminsearch(fun, x0);

% 输出估计结果
disp('参数估计结果：');
disp(['r_hat = ', num2str(params_hat(1))]);
disp(['p_hat = ', num2str(params_hat(2))]);

在这段代码中，我们首先生成了一个负二项分布的样本数据 `x`，其中 `r` 是成功次数，`p` 是成功概率，`n` 是样本数量。

然后，我们定义了一个负二项分布的似然函数，即 `fun`。通过最小化负二项分布的对数似然函数，我们可以得到最大似然估计值。这里使用 `fminsearch` 函数来找到使得似然函数最小化的参数值。

最后，输出估计结果 `r_hat` 和 `p_hat`。

相关问题

负二项分布情况下用条件极大似然进行参数估计matlab代码

在负二项分布下，可以使用条件极大似然估计（Conditional Maximum Likelihood Estimation，CMLE）方法来估计参数。以下是一段MATLAB代码示例：

% 生成负二项分布样本数据
r = 10; % 负二项分布的成功次数
p = 0.3; % 负二项分布的成功概率
n = 1000; % 样本数量
x = nbinrnd(r, p, n, 1);

% 参数估计
fun = @(params) -sum(log(nbinpdf(x(x>=params(1)), params(1), params(2))));
x0 = [1, 0.5]; % 初始参数猜测值
params_hat = fminsearch(fun, x0);

% 输出估计结果
disp('参数估计结果：');
disp(['r_hat = ', num2str(params_hat(1))]);
disp(['p_hat = ', num2str(params_hat(2))]);

在这段代码中，我们首先生成了一个负二项分布的样本数据 `x`，其中 `r` 是成功次数，`p` 是成功概率，`n` 是样本数量。

然后，我们定义了一个负二项分布的条件似然函数，即 `fun`。通过最小化条件负二项分布的对数似然函数，我们可以得到条件极大似然估计值。这里使用 `fminsearch` 函数来找到使得似然函数最小化的参数值。

最后，输出估计结果 `r_hat` 和 `p_hat`。注意，在计算条件似然函数时，我们只考虑大于等于参数值的样本，即 `x(x>=params(1))`。这是因为负二项分布的参数 `r` 是整数，而且根据定义， `r` 必须大于等于样本数据中的最大值。

lfm参数估计matlab算法

在MATLAB中，可以使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）来估计参数。最大似然估计是一种常用的统计方法，用于从观测数据中估计模型的参数。

下面是一个基本的MATLAB代码示例，演示如何使用最大似然估计来估计参数：

% 假设你有一组观测数据X，符合某个分布（例如高斯分布）
X = [1.2, 1.5, 1.8, 2.1, 2.4];

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

% 使用fminsearch函数进行最大化，找到使似然函数最大化的参数值
initialGuess = [mean(X), std(X)]; % 初始猜测值
estimatedParams = fminsearch(likelihood, initialGuess);

% 输出估计得到的参数值
mu = estimatedParams(1); % 均值
sigma = estimatedParams(2); % 标准差

在这个示例中，我们假设观测数据X服从高斯分布，并使用MLE来估计高斯分布的均值和标准差。首先，我们定义一个似然函数，该函数返回观测数据X在给定参数（均值和标准差）下的负对数似然。然后，我们使用MATLAB的fminsearch函数来最小化似然函数，找到使似然函数最大化的参数值。最后，我们得到估计得到的均值和标准差。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，MLE算法的具体实现可能因模型和数据的不同而有所差异。你需要根据你的具体情况调整代码。