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旅鼠
我的思源笔记订阅推荐码:01xd9HL,使用订阅推荐码可增加 500 MB 云端空间和 7 天使用期哦 无以家为——苍茫大海,旅鼠他来! Que sera, sera,Whatever will be, will be。 人生经历坎坷之后,终于幸存下来,带着不安和希望,继续努力
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2017年1月27日
补充资料——自己实现极大似然估计(最大似然估计)MLE
摘要: 这篇文章给了我一个启发,我们可以自己用已知分布的密度函数进行组合,然后构建一个新的密度函数啦,然后用极大似然估计MLE进行估计。代码和结果演示代码:#取出MASS包这中的数据data(geyser,package="MASS")head(geyser)attach(geyser)par(bg='lemonchiffon')hist(waiting,freq=F,col="lightcoral")#...
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posted @ 2017-01-27 22:59 旅鼠
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