這是個複雜的問題，沒有完美的答案，
對於給定的資料，有兩種設定概率分布函式引數的方法：
在我的經驗中，最近幾年最大似然是首選的，儘管這可能不是每個領域的情況。
這是如何估算r中引數的具體示例。考慮從高斯分布生成的一組隨機點，它均值為0，標準差為1：x = rnorm( n = 100, mean = 0, sd = 1 )
在r中，有乙個標準庫使這非常簡單：library(mass)
params = fitdistr( x,"normal" )
print( params )
這給了我以下輸出：mean sd
-0.17922360 1.01636446
( 0.10163645) ( 0.07186782)
從你的引數中提取日誌可能性，如下所示：print( params$loglik )
[1] -139.5772
當對數可能性接近0時，可能性最大，因此負數越多，資料擬合效果越差。
使用這樣的計算工具，可以很容易地估計分布的引數，請考慮以下示例：x = x[ x >= 0 ]
distributions = c("normal","exponential")
for ( dist in distributions ) {
print( paste("fitting parameters for", dist ) )
params = fitdistr( x, dist )
print( params )
print( summary( params ) )
print( params$loglik )
指數分布不產生負數，所以我在第一行中刪除了它們，輸出(這是隨機)如下所示：[1]"fitting parameters for normal"
mean sd
0.72021836 0.54079027
(0.07647929) (0.05407903)
length class mode
estimate 2 -none- numeric
sd 2 -none- numeric
n 1 -none- numeric
loglik 1 -none- numeric
[1] -40.21074
[1]"fitting parameters for exponential"
rate
1.388468
(0.196359)
length class mode
estimate 1 -none- numeric
sd 1 -none- numeric
n 1 -none- numeric
loglik 1 -none- numeric
[1] -33.58996
克服引數估計中一些問題的乙個技巧是生成大量資料，並將某些資料留給交叉驗證。
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