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確率分布の負の対数尤度
nll = negloglik(pd)
例
nll= negloglik(pd)は、確率分布pdの近似に使用するデータの負の対数尤度関数の値を返します。
nll= negloglik(pd)
nll
pd
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標本データを読み込みます。
loadcarsmall
分布をガロンあたりの走行マイル数 (MPG) データに近似することにより、ワイブル分布オブジェクトを作成します。
MPG
pd = fitdist(MPG,'Weibull')
pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 26.5079 [24.8333, 28.2954] B = 3.27193 [2.79441, 3.83104]
近似したワイブル分布の負の対数尤度を計算します。
wnll = negloglik(pd)
wnll = 327.4942
標本データを読み込みます。カーネル分布をガロンあたりの走行マイル数 (MPG) データにあてはめます。
loadcarsmall; pd = fitdist(MPG,'Kernel')
pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 4.11428 Support = unbounded
負の対数尤度を計算します。
nll = 327.3139
確率分布。fitdistまたはDistribution Fitterで作成した次のいずれかの確率分布オブジェクトを指定します。
fitdist
BetaDistribution
BinomialDistribution
BirnbaumSaundersDistribution
BurrDistribution
ExponentialDistribution
ExtremeValueDistribution
GammaDistribution
GeneralizedExtremeValueDistribution
GeneralizedParetoDistribution
HalfNormalDistribution
InverseGaussianDistribution
KernelDistribution
LogisticDistribution
LoglogisticDistribution
LognormalDistribution
NakagamiDistribution
NegativeBinomialDistribution
NormalDistribution
PoissonDistribution
RayleighDistribution
RicianDistribution
StableDistribution
tLocationScaleDistribution
WeibullDistribution
分布のあてはめに使用したデータの負の対数尤度値。数値として返されます。
この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行(Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
mle|paramci|proflik|fitdist|Distribution Fitter
mle
paramci
proflik
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