使用最大似然法在matlab中估计均值和协方差计算

时间:2014-07-08 08:00:51

标签: matlab statistics

我正在尝试使用matlab中的最大似然法计算估计均值和协方差。我是Matlab的新手,遇到了我想在这里清除的问题。

我正在使用以下代码:

clear all;
%Visualization of 2D Gaussian Distribution
% Mean of the distribution
mu = [1 -1]; 
% Covariance matrix (Must be symetric)
sigma = [ 2 1 ; 1 3 ];

% Samples
X = mvnrnd(mu,sigma,1000);

analytical_mean = mean(X);
analytical_cov = cov(X);

N = size(X,1);

estimated_mean = sum(X)/N;
summation = 0;
for i=1:N,
 row = X(i,:);
 tmp1= (row - estimated_mean);
 tmp2 =  tmp1';
 summation = summation + tmp2;
end  

covar = summation/N;

现在,analytical_mean和estimated_mean相等,但我计算的协方差covar并不像analy_cov这样的矩阵。我需要知道如何正确计算covar。

我使用下面的等式:

enter image description here

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

你可以试试这个

[m,n] = size(X);
estimated_mean = sum(X)/m;
tmp=zeros(m,n);
for i=1:n
tmp(:,i)= ((X(:,i) - estimated_mean(i)));
end
covar = (tmp.'*tmp)/m;

答案 1 :(得分:0)

我想你想要

tmp2 =  tmp1'*tmp1;

而不是

tmp2 =  tmp1'

这一变化让我covar非常接近我:

covar =

    1.9042    0.9534
    0.9534    3.0195

线索是代码covar的尺寸,应该是2乘2但你的是2乘1