举一个python的包含四个估计值的极大似然估计代码
时间: 2024-02-12 17:08:51 浏览: 28
这里给出一个假设检验的极大似然估计代码,包含四个估计值(样本均值、样本方差、样本标准差、样本大小):
```
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 生成随机样本数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(loc=2, scale=5, size=100)
# 计算样本均值和样本标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data, ddof=1)
# 极大似然估计
loc_ml, scale_ml = norm.fit(data)
std_ml = scale_ml
n_ml = len(data)
# 输出结果
print('样本均值: ', mean)
print('样本方差: ', np.var(data, ddof=1))
print('样本标准差: ', std)
print('样本大小: ', len(data))
print('极大似然估计值(loc, scale, std, n): ', loc_ml, scale_ml, std_ml, n_ml)
```
在上面的代码中,我们先生成了一个随机样本数据,然后分别计算了样本均值、样本方差、样本标准差和样本大小。接着,使用`scipy.stats.norm.fit()`函数进行极大似然估计,得到了估计值`loc_ml`、`scale_ml`、`std_ml`和`n_ml`。其中,`loc_ml`和`scale_ml`分别对应正态分布的均值和标准差,`std_ml`对应样本标准差,`n_ml`对应样本大小。最后,我们通过`print()`函数输出了所有的估计值。
需要注意的是,在进行极大似然估计时,我们通常需要先选择一个概率分布进行拟合,然后使用`fit()`函数进行估计。在本例中,我们选择了正态分布进行拟合。
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