Maximum likelihood estimation < Wahrscheinlichkeitstheorie < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Hallo, Leute!
Angenommen, meine Daten haben folgende Übergangswahrscheinlichkeitsdichte vom Zustand x(Zeitpunkt t) zum Zustand y (Zeitpunkt s):
[Dateianhang nicht öffentlich]
Um meine Parameter zu schätzen, wurde mir vorgeschlagen maximum likelihood estimation zu nutzen.
Betrachte ich nur den Übergang vom Zeitpunt t zum Zeitpunkt t+1, sind Ergebnisse unabhängig voneinander, sodass ich diese Wahrscheinlichkeiten einfach multiplizieren kann. Dann bekomme ich folgende log-likelihood Funktion:
[Dateianhang nicht öffentlich]
Allerdings stürzt mein Algorithmus(R cran, maxLK) ab, wenn ich ihm solche Funktion vorgebe.
Frage:
1) Ist an meinen Überlegungen etwas faul?
2) Wie konstruiere ich die log-likelihood function, die den Übergang auch zwischen anderen Zeitpunkten benutzt?
3) Was für software une welche Funktionen schlägt ihr vor, um Parameter schätzen zu können.
Danke!!!
Dateianhänge:
Anhang Nr. 1 (Typ: jpg) [nicht öffentlich]
Anhang Nr. 2 (Typ: jpg) [nicht öffentlich]
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 12:20 Fr 26.02.2010 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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