请问大神关于极大似然估计的t检验值怎么求

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现在我用极大似然估计已经算出各个参数值，但是这些参数的t检验值是怎么求的啊？能不能给我公式，还有我的函数中出现了这样的一个问题
错误于optim(params, LL, method = "BFGS", hessian = TRUE, control = list(fnscale = -1)) :
  non-finite finite-difference value [6]

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关键词：极大似然估计 似然估计 极大似然 t检验 difference 检验

Here is an example to calculate the tValues.

set.seed(2013)
# random generate simulation data with GPD distribution with 3 parameters
alpha<- 1; beta<- 2;

n<- 100;
err<- rnorm(n, sd=0.5)
x <-  rnorm(n)



# model y defined as
y<- alpha+beta*x + err

data<- data.frame(x, y)
write.csv(data, 'c:\\temp\\data.csv')


# define -2*loglikelihood function
LL<-function(params){
  alpha<- params[1]; beta<- params[2]; sigma<- params[3]
  
  linkfun<- alpha+beta*data$x
  
  error<-  data$y-linkfun
  
  ;
  
  f<- (1/(sigma*sqrt(2*pi))) * exp(-0.5*(error/sigma)**2)
  
  ll<- sum(log(f))
  return(-ll)
}

#optimized with initial condistion


modelResults<- optim(c(0,0,5), LL, method = "BFGS", hessian = TRUE)

std<- sqrt(diag(solve(modelResults$hessian)))
tValue<- modelResults$par/std
estiamtes<- cbind(modelResults$par, tValue)
estiamtes

bobguy 发表于 2013-5-29 07:02
Here is an example to calculate the tValues.

set.seed(2013)

x谢谢阿

bobguy 发表于 2013-5-29 07:02
Here is an example to calculate the tValues.

set.seed(2013)

谢谢，学习了！