Re: [問題] 關於likelihood
那如果我現在用的model是 AR model
意指 如果我是AR(3)
x(4)=a1*x(1)+a2*x(2)+a3*x(3)+white noise
這樣子 要怎麼去算出likelihood的值?
現在只有一個上述model這樣(a1 a2 a3 還沒估測出來)
怎麼去算出error
還是都是取決noise的分配就對了?
那如果我們不知道noise的分配 假設它是normal?
可是noise的平均以及標準差 都不曉得哩??
(上述model的noise我是假設成normal的)
還有 連乘的話 是要連乘幾項?? 看要估計的參數有幾個??
以上述的model 參數有3個 a1 a2 a3 所以是連乘3項?
抱歉問了好多
還請各位大大幫忙解惑
謝謝幫忙
※ 引述《DieLandkarte (地圖)》之銘言：
: 最大概似法首先你需要設定分配
: 以迴歸為例子
: 通常都是設定你的error term為一個特定的分配
: 那由那分配的pdf的加總作為概似函數
: 以最簡單的線性回歸模型來舉例
: y = X*beta + err
: suppose error term ~ N(0,sigma^2)
: err = y - X*beta
: f(err) = (1/2pi*sigma^2)^0.5 * exp -( y - X*beta )^2 /2
: Likelihood function = 連乘{ (1/2pi*sigma^2)^0.5 * exp -( y - X*beta )^2 /2 }
: 所以如果你的model沒有一開始設定好
: 或是你的分配沒有想法
: 最大概似法是不能幫到你任何的忙的
: ※ 引述《hebelover (雜展)》之銘言：
: : 想請問一下
: : likelihood fun是最大似然函數
: : 可是要怎麼把它使用在估計model上
: : 所謂的 近估
: : 是拿model去估計實際的值吧
: : 不過model都已經model不出來了(缺少likelihood的值)
: : 又要怎樣用likelihood去算?
: : 以上問題
: : 麻煩各位大大解救愚蠢的原PO
: : 謝謝幫忙!!
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※ 編輯: hebelover 來自: 140.116.39.43 (05/14 17:06)
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