Question

我有以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import bytespdate2num

time, impressions = np.loadtxt("datalog_new.csv",
 unpack=True, delimiter=',', converters={0: bytespdate2num('%H:%M:%S.%f')})

plt.plot_date(x=time, y=impressions)
plt.show()

数据是连续的。当我创建直方图时，它遵循均匀分布。我必须找到最大的方差和平均参数。当我使用mle时，它给我一个行向量说明：

QFile file("in.txt");
if (!file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text))
    return;

QTextStream in(&file);
while (!in.atEnd()) {
    QString line = in.readLine();
    process_line(line);
}

据我所知，这些是均匀分布的参数i-e均值和方差。如果我错了，请更正。 matlab中是否有一个函数可以给出最大的均值和方差可能性？

Answer 1

您声明您的发布是统一且连续的，但您已将normal作为分发传递给MLE函数。因此，参数估计您将获得平均值和标准偏差，因为它们是正态分布连续分布的MLE参数。如果重新运行并输入phat = mle(data.y,'distribution','unif')，您将获得参数a和b的向量，它们分别是分布的下端点和上端点。查看mathworks网站上的文档MLE进一步说明。

均匀分布的最大可能性

1 个答案: