Question

我想用广义指数（GE）分布测试我的样本数据的接近程度。为此，我在R中使用ks测试。在ks.gen.exp（reliaR包）的文档中，给出了它：## alpha＆amp; amp; lambda使用'maxLik'包。来自R package reliaR的示例代码

## Load data sets
data(bearings)
## Estimates of alpha & lambda using 'maxLik' package
## alpha.est = 5.28321139, lambda.est = 0.03229609
ks.gen.exp(bearings, 5.28321139, 0.03229609, alternative = "two.sided", plot = TRUE)

有谁能告诉我如何使用maxLik包估算alpha（形状参数）和lambda（比例参数）？

Answer 1

这不是最优雅的解决方案，但遵循?maxLik中的示例，下面的代码就是这样的解决方案。请注意，方法“BFGS”可能（不）是最好的，但它在?ks.gen.exp中复制了示例的结果。

loglik.genExp <- function(theta){

    # Just incase you don't want to give the input names
    if(is.null(names(theta))){
        names(theta) <- c("alpha", "lambda")
    }

    # generate a numeric vector of probability densities from a general
    # exponential distribution
    rrgs <- c(list(x = z), as.list(theta))
    l    <- do.call("dgen.exp", rrgs)

    # return the log-likelihood
    sum(log(l))
}

# Assign your sample to the variable z
z <- bearings
maxLik(logLik = loglik.genExp, start = c(5.3, 0.03), method = "BFGS")

如何使用'maxlik'包估算广义指数函数的尺度和形状参数？

1 个答案: