如何找到Gamma，Log normal和Weibull的日誌可能性？

Question

我想找到R中給定Gamma，Weibull和Log正態分佈的數據的對數似然性。我該如何繼續，因爲我已經估計了各個分佈的參數？

Answer 1

下面是一個Gamma的例子。 Weibull和log-Normal遵循完全相同的程序。

set.seed(101) 
x <- rgamma(20,shape=3,rate=2.5) 

library(MASS) 
(ff <- fitdistr(x,"gamma")) 
##  shape  rate 
## 4.452775 4.175653 
## (1.358630) (1.348722) 

fitdistr擁有數似然訪問方法：

logLik(ff) 
## 'log Lik.' -13.14535 (df=2) 

或者你可以自己動手完成它：

sum(dgamma(x,shape=coef(ff)["shape"],rate=coef(ff)["rate"],log=TRUE)) 
## [1] -13.14535 

或糖/ R-魔法一點點：

with(as.list(coef(ff)), 
     sum(dgamma(x,shape=shape,rate=rate,log=TRUE))) 

對於其他分佈

• densfun="weibull" - >dweibull()
• densfun="lognormal" - >dlnorm()

在這兩種情況下，參數化/ fitdistr之間和相應的密度函數的參數匹配的名稱。