# betalike
Beta 负对数似然
函数库: TyStatistics
# 语法
nlogL, = betalike(params,data)
nlogL,AVAR = betalike(params,data)
# 说明
nlogL = betalike(params,data) 返回向量 params 中指定的 beta 参数 a 和 b 以及列向量 data 中指定的观察值的 beta 对数似然函数的负数。
数据元素必须位于定义了 beta 分布的开区间 (0, 1) 中。 但是，有时还需要将 beta 分布拟合到包含精确零或一的数据。 对于此类数据，beta 似然函数是无界的，标准的最大似然估计是不可能的。 在这种情况下，betalike 通过将零或一视为已分别在 sqrt(realmin) 处左删失或在 1-eps/2 处右删失的值来计算包含零或一的修正似然度。
nlogL,AVAR = betalike(params,data) 还返回 AVAR，如果 params 中的值是最大似然估计，则它是参数估计的渐近方差-协方差矩阵。 AVAR 是 Fisher 信息矩阵的逆矩阵。 AVAR 的对角元素是它们各自参数的渐近方差。
betalike 是用于对 beta 分布进行最大似然估计的效用函数。 可能性假设数据样本中的所有元素都是相互独立的。 由于 betalike 返回负 beta 对数似然函数，因此使用 fminsearch 最小化 betalike 与最大化似然性相同。
# 示例
此示例继续 betafit 示例，该示例计算一些随机生成的 beta 分布数据的 beta 参数的估计值。
using TyStatistics
using TyMath
rng = MT19937ar(5489);
r = betarnd(rng,4,3,100,1);
nlogl,AVAR = betalike(betafit(r)[1],r)
nlogl = -27.599595278706943
AVAR = 2×2 Matrix{Float64}:
0.278349 0.131649
0.131649 0.0867358
# 另请参阅
betapdf | betafit | betainv | betastat | betarnd | betacdf