Я хотел бы найти 95% CI для MLE для моего параметра в функции, но я понятия не имею, как это сделать. Данная функция является степенным распределением с f(x)=Cx^(-mu), Я рассчитал MLE для mu, используя пакет bbmle в R. Некоторые люди в...

Предположим, у меня есть 2 объекта data.frame : df1 <- data.frame(x = 1:100) df1$y <- 20 + 0.3 * df1$x + rnorm(100) df2 <- data.frame(x = 1:200000) df2$y <- 20 + 0.3 * df2$x + rnorm(200000) Я хочу сделать МЛЭ. С df1 все ок:...

В mle2 я использовал "optimx" в качестве оптимизатора. Я хочу использовать нижнюю и верхнюю границы для параметров. Как я могу это сделать? Например: library("bbmle"); library("optimx") y <- c(0.654, 0.613, 0.315, 0.449, 0.297, 0.402,...

Я занимаюсь исследовательской работой и новичок в R. Я задал аналогичный вопрос (размещен здесь: MLE Проблемы ). Я решил первоначальную проблему, но я столкнулся с другими проблемами с этой функцией. Я все еще использую эту функцию для оценки...

Я хочу сопоставить некоторые полевые данные со специальной отрицательной экспоненциальной функцией плотности вероятности. (Мотивация: в конечном итоге я хочу подогнать полевые данные ко многим распределениям в таблице 3 Буллок Ши и Скарпаас 2006 )....

У меня есть простой x, y data.frame. mydata <- data.frame(days = 1:96, risk = c(5e-09, 5e-09, 5e-09, 1e-08, 4e-08, 6e-08, 9e-08, 1.5e-07, 4.2e-07, 7.2e-07, 1.02e-06, 1.32e-06, 1.66e-06, 2.19e-06,...

Указание фиксированного параметра при использовании mle2 приводит к ошибке. Это происходит, когда я указываю вероятность с помощью формулы. library(ggplot2) mle2(carat ~ dnorm(mean = a * x + b, sd = 1), start = list(a = 1), fixed = list(b = 1),...

Мне нужно подогнать пользовательскую плотность вероятности (на основе симметричного бета-распределения B (shape, shape), где два параметра shape1 и shape2 идентичны) моим данным. Проблема в том, что я испытываю некоторые проблемы также при работе с...

У меня есть некоторые данные, и я хочу соответствовать данной психометрической функции p. Меня также интересуют параметры соответствия и ошибки. С помощью «классического» метода с использованием функции curve_fit из пакета scipy легко получить...

Этот вопрос связан с этим сообщением: Расчет уровней возврата на основе GPD в различных пакетах R Я хочу ограничить данные "potvalues" за период 6 лет, то есть 16 наблюдений в год, поскольку количество выборок равно 96. Я хочу выполнить расчет...

Я пытался подогнать регрессию журнала с четырьмя параметрами, используя dbinom. Логарифмическая регрессия с четырьмя параметрами выражается как: F(x) = d+(a/(1+exp((b-(x)/c))), где d=нижняя асимптота (ymin), a+d=верхняя асимптота , b = точка...