楼主: heartann
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[原创博文] 请教高人在SAS里做最大似然数 [推广有奖]

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heartann 发表于 2009-6-9 18:54:00 |AI写论文

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<p>请教高人</p><p>有SAS random generate的一组服从柯西分布的数~怎样用最大似然数方法估计参数?</p><p>或者在SAS里做最大似然数估计的方法?</p><p>谢谢了,我会给认真回答的同学转论坛币的~~~</p>
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关键词:请教高人 最大似然 generate random ERAT generate 柯西

回帖推荐

bobguy 发表于9楼  查看完整内容

There are many prcedures do the ML estimation in SAS. I usually prefer to use NLMIXED and NLP. Actually any SAS procedure has an optimizer(solver) can do ML estimation. Here are a couple of examples doing CAUCHY distributions( any distribution). Note: Cauchy distribution has very heavy tail and no moments exist so the GMM and GLS will fail. data t1; alpha2=6.9; beta2=2; seed=(888 ...

本帖被以下文库推荐

沙发
nkwilling 发表于 2009-6-9 21:35:00
SAS里面据我所知应该没有专门的程序去做最大似然估计。你可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution

藤椅
爱萌 发表于 2009-6-10 09:31:00

我可以帮你做

最恨对我说谎或欺骗我的人

板凳
dxystata 发表于 2009-6-10 11:01:00
以下是引用爱萌在2009-6-10 9:31:00的发言:

我可以帮你做

请谈谈SAS中如何实现!

报纸
林嘉祥 发表于 2009-6-10 11:10:00
基本上还是手工。
http://support.sas.com/onlinedoc/913/getDoc/en/imlug.hlp/nonlinearoptexpls_index.htm
平生无大志,唯吃饱ZB,喂饱JB耳!

地板
rdzr 发表于 2009-6-10 13:39:00

lz, 如果做最大似然估计,建议用 Matlab, 具体用法建议你参考《 MATLAB实用教程(第二版) 苏金民 阮沈勇 编著》,本论坛 Matlab 版里有该教程的免费资料,但偶不推荐,面缺少很多内容,其中就包括你所需要的 MLE,但书店里卖的正版书里面 mle 讲得很详细,所以最好有一本正版书,当然图书馆里借一本也是不错的。

现举一个正态分布的例子,说明 Matlab之 mle 的用法。 在 Matlab 命令窗口键入:

x=1:100;(回车) (注意:分号!)

hat=mle(x)(回车)(注意:没有分号!)

运行结果如下:

hat =

   50.5000   28.8661

(注:50.5000 是关于 总体均值的估计值,28.8661 是关于 总体 标准差的估计值。)

以上仅供参考,谢谢!

 

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nkwilling 发表于 2009-12-21 12:32:07
我正在SAS里面研究这个问题,但是思路还是有的,如下:
1.写出样本的最大似然函数,显然不同的分布,不同的需求对应的MLE是不同的。
2.求MLE的自然对数,再对各未知参数求导数,得到一个方程组。
3.如果方程组是线性的,可以用普通的IML解决;如果是非线性的,可以参考IML中的牛顿-雅克比行列式的例子,不是很难。

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nkwilling 发表于 2009-12-21 12:33:39
我正在SAS里面研究这个问题,但是思路还是有的,如下:
1.写出样本的最大似然函数,显然不同的分布,不同的需求对应的MLE是不同的。
2.求MLE的自然对数,再对各未知参数求导数,得到一个方程组。
3.如果方程组是线性的,可以用普通的IML解决;如果是非线性的,可以参考IML中的牛顿-雅克比行列式的例子,不是很难。

9
bobguy 发表于 2010-1-5 11:36:56
heartann 发表于 2009-6-9 18:54
请教高人有SAS random generate的一组服从柯西分布的数~怎样用最大似然数方法估计参数?或者在SAS里做最大似然数估计的方法?谢谢了,我会给认真回答的同学转论坛币的~~~
There are many prcedures do the ML estimation in SAS. I usually prefer to use NLMIXED and NLP. Actually any SAS procedure has an optimizer(solver) can do ML estimation.

Here are a couple of examples doing CAUCHY distributions( any distribution).

Note: Cauchy distribution has very heavy tail and no moments exist so the GMM and GLS will fail.

data t1;
   alpha2=6.9; beta2=2; seed=(88882);
   do i=1 to 5000;
     x=alpha2+beta2*rancau(seed);
         output;
   end;
run;


proc nlp data=t1;
  max logf;
  parms alpha=1.1, beta=1;
  bounds  beta>0;
  f=1/(beta*3.14159278*(1+((x-alpha)/beta)**2));
  logf=log(f);
run;

proc nlmixed data=t1;
  parms alpha=1.1 beta=1;
  bounds  beta>0;
  f=1/(beta*3.14159278*(1+((x-alpha)/beta)**2));
  logf=log(f);
  model x ~ general(logf);
run;
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10
cheny600 发表于 2010-5-7 14:16:38
9# bobguy
这位兄台回答得很对!!!应该给他论坛币
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bakoll + 3 + 3 精彩帖子

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