Maximum likelihood estimation < Wahrscheinlichkeitstheorie < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Hallo, Leute!
Ich habe das bereits online gestellt. Ich habe aus Versehen nur kurze Gültigkeitsdauer angegeben. Ich wusste nicht, wie ich das ändern soll. Deswegen stelle ich die Frage nochmal, weil es für mich sehr aktuell ist:
Angenommen, meine Daten haben folgende Übergangswahrscheinlichkeitsdichte vom Zustand x(Zeitpunkt t) zum Zustand y (Zeitpunkt s):
[Dateianhang]
Um meine Parameter zu schätzen, wurde mir vorgeschlagen maximum likelihood estimation zu nutzen.
Betrachte ich nur den Übergang vom Zeitpunt t zum Zeitpunkt t+1, sind Ergebnisse unabhängig voneinander, sodass ich diese Wahrscheinlichkeiten einfach multiplizieren kann. Dann bekomme ich folgende log-likelihood Funktion:
[Dateianhang]
Allerdings stürzt mein Algorithmus(R cran, maxLK) ab, wenn ich ihm solche Funktion vorgebe.
Frage:
1) Ist an meinen Überlegungen etwas faul?
2) Wie konstruiere ich die log-likelihood function, die den Übergang auch zwischen anderen Zeitpunkten benutzt?
3) Was für software une welche Funktionen schlägt ihr vor, um Parameter schätzen zu können.
Danke!!!
Dateianhänge: Anhang Nr. 1 (Typ: jpg) [nicht öffentlich] Anhang Nr. 2 (Typ: jpg) [nicht öffentlich]
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Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 17:34 Do 22.04.2010 | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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