请教高手，如何在sas中对一般的似然函数进行极大似然估计？

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我有一组买单和买单的数据，并能写出一般形式的对数似然函数，其中包含5个参数；想通过极大似然呢估计来得到这5个参数的估计值，请教高手我该如何做？
下面尝试写了一个粗浅的程序，但无法正确运行，不知nlmixed 能否达到要求？
data PIN;  
      input buy sell @@;
      datalines;  
123 140
78 103
106 100
212 231
187 152
128 192
49 70
0 2
62 147
68 106
62 120
137 204
85 220
11 27
93 113
48 124
36 113
32 138
24 137
35 192
   ;
    proc nlmixed data=PIN;
    parms alpha = 0.3   delta = 0.1  eb = 0.9 es  =1.1  mu = 0.6;
    bounds  alpha > 0;  
  f = (1-alpha) * pdf('POISSON',buy, eb) * pdf('POISSON',sell, es) + alpha * delta * pdf('POISSON',buy, eb) * pdf('POISSON',sell, es+mu) + alpha * (1-delta) * pdf('POISSON',buy, eb+mu) * pdf('POISSON',sell, es);
    logf=log(f);
    model  buy~ general(logf);
    run;

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关键词：极大似然估计 似然估计 请教高手 极大似然 似然函数 如何 程序

试一试NLP过程步,下面是我以前做logistic系数测试用的一个程序,请参考:

proc nlp data=a ;
max loglik;
profile a b / alpha=.5 .1 .05 .01;
parms a=0, b=1;
loglik=remiss*(a+b*cell)-log(1+exp(a+b*cell));
run;

用这个吧，这个似乎能跑，但结果不怎么好。
你那样出错，可能迭代中f出现负号。

proc nlmixed data=PIN;
    parms alpha = 0.3   delta = 0.1  eb = 0.9 es  =1.1  mu = 0.6;
    bounds  alpha > 0;  
     f = (1-alpha) * pdf('POISSON',buy, eb) * pdf('POISSON',sell, es) + alpha * delta * pdf('POISSON',buy, eb) * pdf('POISSON',sell, es+mu) + alpha * (1-delta) * pdf('POISSON',buy, eb+mu) * pdf('POISSON',sell, es);
    logf=log(max(f,1E-12));
    model  buy~ general(logf);
    run;

楼主是想做高频数据分析？模型涉及随机的，又多个参数估计，我总觉得学术可以写一写，实务好难能用啊。

多谢2楼热心提示， 我会尝试用NLP过程步。
多谢3楼的修改，你说的很对，我做的正是高频数据分析，计算信息性交易概率PIN，数据量很大，不好处理，确实是非常地麻烦啊！
再次感谢两位的热心帮助！我按你们的方法再试试。

请问楼主你的程序中model步是什么意思？

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