我有两个向量xy分别是离散点的横纵坐标,知道了他们符合f(x)分布,但是f(x)中有两个未知参数,怎么使用matlab进行参数估计?望各位不吝指教!
我在想是不是我自己的理解本身就是错误的,最大似然估计应该是对一组样本进行估计其概率密度函数的参数,而不是用来估计拟合曲线的参数啊! 我知道n个(x,y )点,然后做曲线拟合,就是用线把他们连起来,得到的曲线方程形式是知道的,但是该方程的参数还有的不知道,现在就是要使得曲线最好的拟合这些点的条件下,求得曲线方程的参数,最好还要检测这个拟合的效果。那么估计参数的时候使用最大似然是合理的吗!
本回答被网友采纳你是说我不考虑横坐标,只考虑n个点的纵坐标y,把他们当成样本,假设他们符合高斯分布,求其最大似然估计,也就是求得假设的高斯分布的参数,这样对吗?怎么觉得这样有问题啊!
追答提示一下吧:理想情况下,y = f(x); 所以你看到数据y的分布是与x有关的,因此你上面理解的把x忽略掉是不对的,x本身也是参数,只不过对每个y对应x是变化的。但是上面是一个确定的“分布”,实际中一般会有噪声,我们取最简单的加性高斯白噪声,即:y = f(x)+w; 那么,y的概率密度函数是:
p(y; x, P) = N(f(x), P); 由于是白噪声,各个y之间独立,因此数据的联合概率就是把每一个p(y; x, P)都乘起来。然后求偏导数为0就可以求出f中的参数。