对参数λ求偏导可以得到∂L∂λ=−nkλ+k∑i=1nxkλk+1 从这里我们可以获得参数λMLE的理论值为λ^=(∑i=1nxkn)1k 接下来我们利用 Newton-Raphson 法求解MLE。 Newton-Raphson法 这里不再阐述newton法的原理,着重说明如何用newton法求解。 我们将要求解的参数视为关于样本的函数
1.Newton-Raphson更方便,无需计算期望值。 2.使用Fisher Scoring算法,能更易获得mle估计量的方差变化。 e.g.1 (续)二项分布:当Y\sim B(n,\pi),可求得: u(π)=y−nππ(1−π)=yπ−(n−y)1−πH(π)=du(π)dπ=−[yπ2+(n−y)(1−π)2] 因此Newton-Raphson: π(m+...
这是一个JS社区抛出来的问题。第一眼看到这个问题的时候，感觉这似乎是一个无稽之谈，一个变量怎么...