パラメータを自由に動かせば、ℒは、歪んだ面となっている. 計算した推定結果周辺でℒにはパラメータに反応しないごく小さな平坦な域がある. (計算ソフトの限界かもしれないが) ■ β、εiを 加減して ℒを 計算 自由なβ、εによるℒの計算シミュをしたい. ℒの定義式 ℒ... 続きをみる
「推定」のまわりをさぐる.教科書では「解析はMHにより行う、因子が多ければ重回帰を用いる」という風で詳しい例は少ない.独自(のつもり)な思いつきで具体に試行.
数理を用いるべきアセスメントにも切り込む.
パラメータを自由に動かせば、ℒは、歪んだ面となっている. 計算した推定結果周辺でℒにはパラメータに反応しないごく小さな平坦な域がある. (計算ソフトの限界かもしれないが) ■ β、εiを 加減して ℒを 計算 自由なβ、εによるℒの計算シミュをしたい. ℒの定義式 ℒ... 続きをみる
■ 最尤推定から データからβ;βmlを計算することができる. ・・・① 最尤推定では次2式=0を解くのが手順 βml = 0.3670727799452210 この値を各εiの計算に使用すると*、 ℒ= 0.03... 続きをみる
尤度方程式をみると、推定したいβ、εが絡んでいるらしく、その関連を描いてみた.β、εの関連を調べ、それを外せば何かわかりそうな気がした. ■ 全微分尤度方程式 ・原点を通る線形回帰に正規分布を仮定して最尤推定する.真値 ; ε 、推定する係数 ; β. 尤度関数を、偏微分して、 ln... 続きをみる