Оценка параметров (MLE) усеченного распределения Парето

Question

Я здесь новый, и я очень отчаянный, поэтому я действительно надеюсь, что кто-то из вас может мне помочь .... У меня есть образец случайных данных x_1 .... x_n, и я хочу установить усеченное распределение pareto к данным .... для соответствия обобщенным Распределение pareto очень просто, и я уже это сделал. Я вычислил параметры формы и масштаба с помощью процедуры matlab. Но для усеченного распределения парето я не могу найти подпрограмму для расчета параметров, которые мне нужны ... Есть ли у кого-нибудь идеи, как это сделать?

Заранее благодарен!

Answer 1

Вы можете использовать симуляции Markov-Chain-Monte-Carlo, чтобы выполнить байесовский вывод, чтобы получить наиболее вероятные параметры вашего обобщенного распределения парето для данных. Или вы остаетесь с методом максимального правдоподобия. Ваша проблема может быть решена разными способами. Но если вы хотите применить MLE, вам просто нужно найти максимум. Вы можете сделать это с fminsearch() http://de.mathworks.com/help/optim/ug/fminsearch.html

Для этого вам просто нужно определить другую функцию в отдельных м-файл, который вычисляет вероятность или Log-правдоподобия для данного набора параметров вашего усеченного распределения Парето , fminsearch теперь возвращает вам оптимальные параметры в соответствии с этой вероятностью. Это рутина, которую вы ищете?