Likelihood
Likelihood[dist,{x1,x2,…}]
分布 dist からの観察 x1, x2, …の尤度関数を与える.
Likelihood[proc,{{t1,x1},{t2,x2},…}]
時点 tiにおける過程 proc からの観察 xiについての尤度関数を与える.
Likelihood[proc,{path1,path2,…}]
過程 proc の path1, path2, … からの観察についての尤度関数を与える.
詳細
- 尤度関数Likelihood[dist,{x1,x2,…}]はで与えられる.ただし,は xiにおける確率密度関数PDF[dist,xi]である.
- スカラー値過程 proc については,尤度関数Likelihood[proc,{{t1,x1},{t2,x2},…}]は,Likelihood[SliceDistribution[proc,{t1,t2,…}],{{x1,x2,…}}]で与えられる.
- ベクトル値過程 proc については,尤度関数Likelihood[proc,{{t1,{x1,…,z1},{t2,{x2,…,z2}},…}]は,Likelihood[SliceDistribution[proc,{t1,t2,…}],{{x1,…,z1,x2,…,z2,…}}]で与えられる.
- 経路集合についての尤度関数Likelihood[proc,{path1,path2,…}]は,∏iLikelihood[proc,pathi]で与えられる.
例題
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派生分布 (5)
特性と関係 (4)
LikelihoodはデータのPDF値の積である:
Likelihoodの対数はLogLikelihoodである:
EstimatedDistributionは尤度を最大にして母数を推定する:
FindDistributionParametersは母数推定を規則として与える:
時間スライス分布のLogLikelihoodで使うために,経路値をベクトル化する:
テキスト
Wolfram Research (2010), Likelihood, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Likelihood.html (2014年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2010. "Likelihood." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2014. https://reference.wolfram.com/language/ref/Likelihood.html.
APA
Wolfram Language. (2010). Likelihood. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Likelihood.html