继续前面,当你得到了联合概率密度函数后,进行参数的极大似然估计,通过似然函数对各个参变量求偏导数,。。。,可以得到各个参变量的估计。
要说这个数值的实质意义,我觉得对于一个正态分布的联合概率密度函数,当参变量估计值越趋近于理想值时,这个联合概率密度函数是越大的,当然数值上是很小的一个数,E的-240.几次。比如,在做SFA分析时,采用不同的生产函数进行生产边界分析,在上面这种方法下是可以得到不同的LOG 值的,但是到底哪种更好? 我认为LOG值越大的,最能表明这种生产函数下的参数估计最为有效。




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