scipy.stats.rv_continuous.fit生成的对数似然函数

Question

方法scipy.stats.rv_continuous.fit查找使对数似然函数最大化的参数，该对数似然函数由输入数据和分布rv_continuous的规范确定。例如，可以是normal或gamma。

scipy.stats.rv_continuous.fit的文档没有解释如何生成对数似然函数，我想知道如何。我需要它，这样我就可以根据拟合估计的参数（即最大值）计算对数似然的值。

Answer 1

对数似然度是在给定概率分布的情况下观察到给定一组观测值的概率的对数。您可以使用x在scipy.stats.rv_continuous成员的scipy.stats.rv_continuous.pdf(x,params)点访问概率密度函数的值。您将为数据的每个成员取这些值的乘积，然后取其日志。例如：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

data = [1,2,3,4,5]
m,s = norm.fit(data)
log_likelihood = np.log(np.product(norm.pdf(data,m,s)))