主要内容

proflik

確率分布のプロファイル尤度関数

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構文

[ll,param] = proflik(pd,pnum)
[ll,param] = proflik(pd,pnum,'Display',display)
[ll,param] = proflik(pd,pnum,setparam)
[LL，PARAM] = PROFLIK（PD，PNUM，SETPARAM，'显示'，显示）
[ll，param，其他] = proflik（___)

説明

例

[ll,param] = proflik(PD.,pnum)は、対数尤度値のベクトルllと、pnumでで示される位置位置のパラメーターに対応するパラメーター値ののparamを返します。

[ll,param] = proflik(PD.,pnum,'Display',display)は、対数尤度値と対応するパラメーター値を返し、対数尤度の近似にプロファイル尤度を重ね合わせてプロットします。

[ll,param] = proflik(PD.,pnum,setparam)は、対数尤度値と、setparamで指定された対応するパラメーター値を返します。

例

[ll,param] = proflik(PD.,pnum,setparam,'Display',display)は、対数尤度値と、setparamで指定された対応するパラメーター値を返し，対数尤度の近似にプロファイル尤度を重ね合わせてプロットします。

例

[ll,param,other] = proflik(___)は，前前の构构からからいずれかのの入入を使っ，尤度を最大气するそののパラメーターのをを行otherも返します。

例

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ライブ スクリプトを開く

標本データを読み込みます。ワイブル分布をガロンあたりの走行マイル数 (MPG) データに近似して、確率分布オブジェクトを作成します。

loadCarsmall.PD.= fitdist(MPG,'weibull')
PD.= WeibullDistribution Weibull distribution A = 26.5079 [24.8333, 28.2954] B = 3.27193 [2.79441, 3.83104]

分布のパラメーター名を表示します。

pd.parameternames.
ans =1x2 cell{'A'} {'B'}

ワイブル分布のの合，Aは位置 1 にあり、Bは位置 2 にあります。

位置pnum = 2にあるBのプロファイル尤度を计算します。

[ll，param] = Proflik（PD，2）;

Bの推定値に対する対数尤度の値を表示します。

[ll',param']
ans =21×2-329.9688 2.7132 -329.4312 2.7748 -328.9645 2.8365 -328.5661 2.8981 -328.2340 2.9597 -327.9658 3.0213 -327.7596 3.0830 -327.6135 3.1446 -327.5256 3.2062 -327.4943 3.2678 ⋮

これらの结果は，Bの推定値 3.2678 および 3.3295 の間でプロファイル対数尤度が最大化されることを示しています。これは、対数尤度値 -327.4943 および -327.5178 に対応します。以前の近似から、Bの MLE は 3.27193 で、この MLE は予想されたとおりこの区間に含まれています。

ライブ スクリプトを開く

标本データを読み込みます。一流化极値分布をガロンあたり走行マイル数（MPG) データに近似して、確率分布オブジェクトを作成します。

loadCarsmall.PD.= fitdist(MPG,'GeneralizedExtremevalue')
PD = GeneralizedExtremeValueIstRibution广义极值分布k = -0.207765 [-0.381674，-0.0338563] Sigma = 7.49674 [6.31755,8.89604] Mu = 20.6233 [18.8859,22.3606]

分布のパラメーター名を表示します。

pd.parameternames.
ans =1x3 cell{'k'} {'sigma'} {'mu'}

一级化极値分布の结合，kは位置 1 にあり、sigmaは位置2にあり，亩は位置 3 にあります。

位置pnum = 3にある亩のプロファイル尤度を计算します。計算をパラメーター値 20 ～22 に制限し、プロットを表示します。

[ll，param，其他] = proflik（PD.,3,20:.1:22,'展示','on');

Figure contains an axes object. The axes object contains 4 objects of type line. These objects represent Estimate, Exact log likelihood, Wald approximation, 95% confidence.

プロットには，対数尤度を最大容量亩の推定値が表示されます。

亩の推定値の対数尤度値と、対応する対数尤度を最大化する他の分布パラメーターの値を表示します。

[ll',param',other]
ans =21×4-327.5706 20.0000 -0.1803 7.4087 -327.4971 20.1000 -0.1846 7.4218 -327.4364 20.2000 -0.1890 7.4354 -327.3887 20.3000 -0.1934 7.4493 -327.3538 20.4000 -0.1978 7.4636 -327.3317 20.5000 -0.2023 7.4783 -327.3223 20.6000 -0.2067 7.4932 -327.3257 20.7000 -0.2112 7.5084 -327.3418 20.8000 -0.2156 7.5240 -327.3706 20.9000 -0.2201 7.5399 ⋮

1列目には，2列目の亩の推定値に対応する対数尤度値が含まれています。対数尤度は、パラメーター値 20.6000 および 20.7000 の間で最大化されています。これは、対数尤度値 -327.3223 および -327.3257 に対応します。3 列目には、対応する亩の対数尤度を最大化するkの値が含まれています。4 列目には、対応する亩の対数尤度を最大化するsigmaの値が含まれています。

入力引数

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プロファイル尤度を计算するパラメーターパラメーター号。パラメーター，に対応するます値として対応します値としてとして指定ししたとえばたとえば値として指定ししたとえばたとえばとしてとして指定ししたとえば{'A','B'}がある場合は,pnumを2として指定して、Bのプロファイル尤度を计算します。

データ型：single|double

パラメーター値の制限。スカラー値またはスカラー値のベクトルとして指定します。setparamを指定しない場合、proflikは、確率分布PD.の既定の信頼区間メソッドに基づいて出力ベクトルparamの値を選択します。パラメーターが制限された値のみ取ることができる場合や、信頼区間がその制限に違反している場合は、setparamを使用して有效な値を指定できます。

例:[3,3.5,4]

表示切り替え。'on'または'off'として指定します。'on'を指定すると、対数尤度の Wald 近似に正確な対数尤度のプロファイルが重ね合わされて表示されます。'off'を指定すると、表示を省略できます。Wald 近似は、位置pnumにあるパラメーターの关关数または函数として，推定されたパラメーター値テイラーテイラー向展展に点点ででれる曲がが交差するするはれる曲曲ががするははは曲ししししししし

出力引数

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ベクトルとして返されるれる尤度値。対数尤度は，位置pnumのパラメーターが、残りのパラメーターに対して最大化されるparamの値に設定される尤度の値です。

llのの返さ値値するパラメーター値。setparamを使用してパラメーター値を指定すると、paramはsetparamと等しくなります。

尤度を最大化する他のパラメーター値。行列として返されます。otherの各行に，位置pnum内のパラメーターを除くすべてのパラメーターの値が含まれます。

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バージョン履歴

R2013a で導入

参考

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トピック