如何使用matlab求解混合分布的极大似然估计

function LE= LE( x , ve , X , h , T ,r) % 对数似然函数 int m;double t1;double TT;double t2; doublet3;double t4;double V0;m = numel(ve);va = zeros (m,1);alf = exp (x(1)); sgm = exp (x(2)); % 对数化待估参数 sgms = sgm^2;proxy1 = r - sgms * ...

function LE= LE( x , ve , X , h , T ,r) % 对数似然函数 int m; double t1;double TT;double t2; doublet3;double t4;double V0; m = numel(ve); va = zeros (m,1); alf = exp (x(1)); sgm = exp (x(2)); % 对数化待估参数 sgms = sgm^2;proxy ...

[phat,pci] = mle(data,'lognormal');data 是这一组数据，'lognormal'的意思是对数正态分布，phat 为参数， pci是一个上界和一个下界，是phat的95%的置信区间

你好 这里的数据太多 我就输了几个 然后你的有两个数据没给 我就用u，v,代替了 大概是这样！clear,clc syms u v x=[459 362 624 542 509 584 433 748 815 505];n=length(x);s1=0;for i=1:n s1=s1+(x(i)-u)^2;end s=-s1/(2*v^2)-n*log(v^2)/2-n*log(2*pi...

对数似然函数的计算是关键，通过反复迭代直到参数收敛或似然函数稳定。代码部分主要利用矩阵运算和转置技巧优化效率，以生成二维高斯混合模型的密度分布曲面。高维高斯分布和混合分布函数的表达式分别为：高维高斯分布：[公式]高维混合分布：[公式]后续代码将EM算法的结果用于绘制散点分类，其中每个高维高斯分布的...

matlab中有函数mle(最大似然估计)可以估计常用分布的参数 下面是一段测试程序，用geornd生成服从几何分布的一组数据 p = 0.01;x = geornd(p,[1 100]);[PEstimate,PCI] = mle(x,'distribution','geometric')PEstimate 是估计出来的参数值 PCI 是置信度为95%区间 你把你的数据导进x里就可以了...

高斯混合模型由两部分组成——均值向量（μ）和协方差矩阵（Σ）。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布，也被称作正态分布。以下是高斯混合模型的图片：EM（Expectation Maximization）算法是由Dempster、Laind和Rubin在1977年提出的一种求参数的极大似然估计方法，适用于处理缺损数据、截尾数据等带有...

现成的函数我不知道是否有。不过，极大似然估计的实质是求一个函数的最大值，fminsearch（）函数就可以实现这一点。

betalike 贝塔对数似然函数的参数估计binofit 二项分布的参数估计expfit 指数分布的参数估计gamfit 伽玛分布的参数估计gamlike 伽玛似然函数的参数估计mle 极大似然估计的参数估计normlike 正态对数似然函数的参数估计normfit 正态分布的参数估计poissfit 泊松分布的参数估计unifit 均匀分布的参数估计weibfit 威布尔分布的...

举个比较简单的例子，粒子滤波主要用来解决非线性非高斯问题，方法是通过蒙特卡罗方法生成具有一定概率密度分布的粒子，假设为N个，通过对粒子后验概率的求解，得到目标状态的最优估计，假设现在粒子初始状态为X(0)=1，于是在X（0）附近用正态分布生成N个粒子，生成的N个粒子可能是1，2，0，3，1，1，...