帮我用R写一个删失数据的经验似然代码
时间: 2023-08-28 10:20:13 浏览: 45
当数据中有缺失值时,可以使用EM算法求解高斯混合模型的参数,并利用求解得到的参数计算经验似然。下面是一个使用R语言实现的删失数据的经验似然代码示例:
```R
# 构造数据
data <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, NA, 7, 8, 9), ncol = 3, byrow = TRUE)
# EM算法
mu <- colMeans(data, na.rm = TRUE) # 均值
sigma <- apply(data, 2, sd, na.rm = TRUE) # 标准差
p <- rep(1/ncol(data), ncol(data)) # 混合系数
max_iter <- 100 # 最大迭代次数
tol <- 1e-6 # 收敛阈值
for (i in 1:max_iter) {
# E步:计算隐变量
likelihood <- matrix(NA, nrow = nrow(data), ncol = ncol(data))
for (j in 1:ncol(data)) {
likelihood[, j] <- p[j] * dnorm(data[, j], mu[j], sigma[j], log = TRUE)
}
likelihood[is.na(likelihood)] <- 0
likelihood <- exp(likelihood - rowSums(log(rowSums(exp(likelihood), na.rm = TRUE))))
# M步:更新参数
p <- colMeans(likelihood, na.rm = TRUE)
mu <- apply(data, 2, function(x) sum(x * likelihood[, j], na.rm = TRUE) / sum(likelihood[, j], na.rm = TRUE))
sigma <- apply(data, 2, function(x) sqrt(sum((x - mu[j])^2 * likelihood[, j], na.rm = TRUE) / sum(likelihood[, j], na.rm = TRUE)))
# 判断收敛
if (max(abs(likelihood - na.omit(likelihood))) < tol) {
break
}
}
# 计算经验似然
log_likelihood <- sum(log(rowSums(likelihood, na.rm = TRUE)))
print(paste("经验似然为:", log_likelihood))
```
这段代码使用的是dnorm函数来计算高斯分布的概率密度函数,并利用EM算法求解高斯混合模型的参数。最后,利用参数计算得到缺失数据的经验似然。