我对以下型号有疑问,
我想对 μ 和 tau 进行推断,u 是已知向量,x 是数据向量。对数似然是
我在 R 中编写对数似然时遇到问题。
x <- c(3.3569,1.9247,3.6156,1.8446,2.2196,6.8194,2.0820,4.1293,0.3609,2.6197)
mu <- seq(0,10,length=1000)
normal.lik1<-function(theta,x){
u <- c(1,3,0.5,0.2,2,1.7,0.4,1.2,1.1,0.7)
mu<-theta[1]
tau<-theta[2]
n<-length(x)
logl <- sapply(c(mu,tau),function(mu,tau){logl<- -0.5*n*log(2*pi) -0.5*n*log(tau^2+u^2)- (1/(2*tau^2+u^2))*sum((x-mu)^2) } )
return(logl)
}
#test if it works for mu=1, tau=2
head(normal.lik1(c(1,2),x))
#Does not work..
我希望能够插入 mu 的向量并将其绘制在 mu 上以获得固定的 tau 值,例如 2。我还想使用 optim 函数找出 tau 和 mu 的 MLE。我试过了:
theta.hat<-optim(c(1,1),loglike2,control=list(fnscale=-1),x=x,,method="BFGS")$par
但它不起作用..关于我如何写可能性的任何建议?