Rによる最適化、パラメータ推定入門 - yasuhisa's blog

パラメータの推定、でもその前に optimize関数について 補足 パラメータの推定 ベルヌーイ分布 定式化(尤度関数) 尤度関数の実装 尤度関数の最適化(パラメータ推定) 正規分布におけるパラメータ推定 まとめ パラメータの推定、でもその前に統計におけるパラメータの推定というのは大体最適化問題に帰着します。「なんとか関数を(最大|最小)にするようなパラーメータほにゃららを求めたい」とまあこんな感じで。というわけで、パラメータ推定は置いておいて、Rで最大化問題、最小化問題をどう解くかというところを最初にやってみようと思います。最適化問題は離散最適と連続のほうの最適に分けられますが、ここでは連続についての最適化問題について考えることにします。 optimize関数について Rにおける最適化をするための関数はoptim関数、optimize関数があります(他にもnlsなどありますが、とりあえず

[syou6162]

id:ma_ko 修正しましたー。てか、なんでこんなにブクマつくんだ

[dora223]

“optim(par = c(5, 10), fn = log_likelihood_for_norm(cars$speed), control = list(fnscale = -1)) $par”

[shilva]

統計ネタ　R

[TheTocotonist]

by [r]

[aidiary]

Rを用いた最尤推定の具体例

[rrtfgbhu]

あとでたぶん…読むかもしれない

[ma_ko]

id:syou6162 ひさびさにoptimとか使った。おもしろい、ありがとう！あそこnじゃなくてiじゃない？

[takeshou]

パラメータ推定入門

[kmiura]

エライ！丁寧！

[suztomo]

あとでたぶん見ない．

[Hash]

解説が丁寧。そもそも前段階として「どこで最適化問題に帰着させるか」という思考が必要か...