R语言绘制正态分布参数的负对数似然函数

R语言绘制正态分布负对数似然函数图解

最新推荐文章于 2024-08-13 10:35:12 发布

数据探索

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本文介绍了如何使用R语言绘制正态分布参数的负对数似然函数，以帮助估计正态分布的参数。通过定义函数计算负对数似然函数，生成模拟数据，然后利用ggplot2包创建热图，展示不同均值和标准差组合下的函数值，从而直观地理解参数估计。

R语言绘制正态分布参数的负对数似然函数

正态分布是统计学中常用的概率分布之一，它描述了许多自然现象和实验数据的分布情况。在统计建模和推断中，我们经常需要对正态分布的参数进行估计。负对数似然函数是一种常用的估计方法，它可以帮助我们找到最大似然估计值。在本文中，我们将使用R语言来绘制正态分布参数的负对数似然函数，并通过代码演示该过程。

首先，我们需要安装并加载R中的ggplot2包，它是一个强大的绘图工具包，可以用于创建各种类型的统计图表。

# 安装ggplot2包（如果尚未安装）
install.packages("ggplot2")

# 加载ggplot2包
library(ggplot2)

接下来，我们将定义一个函数来计算正态分布的负对数似然函数。这个函数将接收两个参数：数据向量和正态分布的参数（均值和标准差）。

# 计算正态分布的负对数似然函数
calculate_negative_log_likelihood <- function(data, mean, sd) {
  n <- length(data)
  log_likelihood <- -n/2 * log(2 * pi) - n/2 * log(sd^2) - 1/(2 * sd^2) * sum((data - mean)^2)
  return(-log_likelihood)
}

现在，我们可以生成一些模拟数据，并计算不同参数组合下的负对数似然函数值。在这个例子中，我们假设数据来自均值为2，标准差为0.5的正态

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