极大似然估计结果分析，妹纸求助啊~

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求各位大神帮我看看这个结果怎么看啊？这个是front4.1的运行结果：

the final mle estimates are :      
      
                 coefficient     standard-error    t-ratio      
      
  beta 0        -0.73411517E+01  0.27112901E+01 -0.27076231E+01      
  beta 1        -0.18025322E+01  0.10827340E+01 -0.16647969E+01      
  beta 2         0.51762879E+01  0.12945607E+01  0.39984899E+01      
  beta 3         0.94864792E+00  0.87055307E+00  0.10897072E+01      
  beta 4         0.80331638E+00  0.20744479E+00  0.38724345E+01      
  beta 5         0.72567465E+00  0.72589027E+00  0.99970297E+00      
  beta 6         0.91495548E+00  0.50129046E+00  0.18252003E+01      
  beta 7         0.14710733E+01  0.49930768E+00  0.29462261E+01      
  beta 8        -0.39518819E+00  0.12271695E+00 -0.32203228E+01      
  beta 9         0.13972634E+01  0.15439606E+00  0.90498642E+01      
  beta10        -0.23823507E+01  0.36449000E+00 -0.65361209E+01      
  beta11         0.98601758E+00  0.19922601E+00  0.49492412E+01      
  beta12        -0.13903348E+01  0.17769938E+00 -0.78240838E+01      
  beta13        -0.94884048E-01  0.84731022E-01 -0.11198265E+01      
  beta14        -0.37360843E+00  0.11221848E+00 -0.33292951E+01      
  beta15        -0.18460370E-01  0.12253719E-01 -0.15065116E+01      
  beta16        -0.14803834E+01  0.46513498E+00 -0.31826963E+01      
  beta17         0.12875133E+01  0.25411233E+00  0.50667096E+01      
  beta18         0.12786568E+00  0.17365190E+00  0.73633330E+00      
  beta19        -0.75426207E-01  0.19253817E-01 -0.39174678E+01      
  beta20        -0.78529290E-01  0.57012775E-01 -0.13773981E+01      
  sigma-squared  0.61063968E-02  0.87665231E-03  0.69655857E+01      
  gamma          0.21180103E-01  0.30813323E-01  0.68736836E+00      
   mu is restricted to be zero      
  eta            0.20562259E+00  0.56128755E-01  0.36634092E+01      
      
log likelihood function =   0.17515266E+03      
      
LR test of the one-sided error =   0.17198223E+02      
with number of restrictions = 2      
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]      
      
number of iterations =     42      
      
(maximum number of iterations set at :   100)      
      
number of cross-sections =    168      
      
number of time periods =     14   

求详细讲解t值、gamma、log likelihood function
多谢多谢！

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关键词：极大似然估计 结果分析 极大似然 估计结果 似然估计 SFA Front 极大似然估计

不明觉厉，顶。

学经济的鱼 发表于 2015-4-20 22:16
求各位大神帮我看看这个结果怎么看啊？这个是front4.1的运行结果：

the final mle estimates are :      ...

我倒是很感兴趣这是用什么软件算的啊，初学极大似然估计，望指点一下下

看输出的结果，应该是多维向量的极大似然线性模型估计，这种模型一般把随机误差设为均值0，方差未知的正态分布，而且是线性的
因为是正态的随机误差分布，所以最后得到的参数β/√标准误，符合正态分布，因为标准差未知，少个自由度，符合的是n-1（n是维度）的t分布
所以t值就是参数（线性斜率）的可信度
gamma是最后估计log的极大似然概率时与模型任何参数都无关的值，是β斜率和标准差代入似然函数，通过信息估计得到的一个值，怎么算早忘了，最后关系就是似然函数=gamma乘一个东西
log likelihood function 就是似然函数取log，为了方便把概率乘积换为加法，是当前参数下产生这个‘现实’的概率，越大越好

katymeala 发表于 2015-4-21 14:45
看输出的结果，应该是多维向量的极大似然线性模型估计，这种模型一般把随机误差设为均值0，方差未知的正态分 ...

多谢您，那么我那个是否通过检验了呢？
t的显著性水平怎么看呢？

学经济的鱼 发表于 2015-4-22 17:40
多谢您，那么我那个是否通过检验了呢？
t的显著性水平怎么看呢？

t-ratio就是t-value，t分布的唯一参数就是自由度，你这的自由度是样本个数-斜率个数-截距
如果把显著性水平设为0.05，那么临界双侧t值应该是  t1=q(0.025,df=xxx);t2=qt(0.975,df=xxx)
所有大于这个t2的t值和小于t1的t值都是显著的

katymeala 发表于 2015-4-22 19:55
t-ratio就是t-value，t分布的唯一参数就是自由度，你这的自由度是样本个数-斜率个数-截距
如果把显著性 ...

多谢多谢！！！真是太感谢了！

用R语言里的frontier包。作者是同一个人，比front41要灵活好用。估计结果gamma项不显著，不存在随机前沿面。

katymeala 发表于 2015-4-21 14:45
看输出的结果，应该是多维向量的极大似然线性模型估计，这种模型一般把随机误差设为均值0，方差未知的正态分 ...

您好，请问“mu is restricted to be zero” 这个是不是说明结果中的μ为0？也就是SFA模型没意义？

katymeala 发表于 2015-4-21 14:45
看输出的结果，应该是多维向量的极大似然线性模型估计，这种模型一般把随机误差设为均值0，方差未知的正态分 ...

您好，请问“mu is restricted to be zero” 这个是不是说明结果中的μ为0？也就是SFA模型没意义？