wbllike

威布尔负对数似

语法

nlogL = wbllike(参数、数据) [logL,阿瓦尔人]= wbllike(参数、数据) […]= wbllike(参数、数据审查) […)= wbllike(参数、数据审查、频率)

nlogL = wbllike(参数、数据)返回威布尔对数似。参数(1)尺度参数,一个,参数(2)是形状参数,B。

[logL,阿瓦尔人]= wbllike(参数、数据)同样的回报阿瓦尔人,这是参数估计的渐近variance-covariance矩阵中的值参数个数最大似然估计。阿瓦尔人费舍尔的信息矩阵的逆。的对角元素阿瓦尔人是各自的渐近方差参数。

[…]= wbllike(参数、数据审查)接受一个布尔向量,审查相同的大小数据,也就是1的观测right-censored和0的观察观察。

[…)= wbllike(参数、数据审查、频率)接受一个频率向量,频率相同的大小数据。频率通常包含整数频率对应的元素数据,但可以包含任何非负价值。通过[]为审查使用其默认值。

威布尔负对数似未经审查的数据

$(- 日志 l) = - 日志 \prod_{我 = 1} f (一个, b | x_{我}) = - \sum_{我 = 1}^{n} 日志 f (一个, b | x_{我})$

在哪里f是威布尔pdf。

wbllike是一个效用函数为最大似然估计。

这个例子中继续的例子wblfit。

,100 r = wblrnd (0.5, 0.8, 1);[logL,阿瓦尔人]= wbllike (wblfit (r), r) logL阿瓦尔人= 0.0048 0.0014 0.0014 0.0040 = 47.3349

[1]Patel, j·K。,C. H. Kapadia, and D. B. Owen.手册的统计分布。纽约:马塞尔·德克尔,1976年。

之前介绍过的R2006a