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根据不同 R 包中的 GPD 计算回报水平
我正在对气象数据进行极值分析 准确地说是对可用的毫米 天降水量数据进行极值分析 我使用阈值超额方法通过最大似然法估计广义帕累托分布的参数 目的是计算每日降水量的多个回报水平 即 2 5 10 20 50 100 年事件 虽然 R 代码工作正
r
quantile
MLE
使用 powerlaw 包对截止分布进行幂律拟合
我目前正在尝试找到一种方法来计算 MLE 截止分布的幂律拟合 分布如下 正如您所看到的 我能够分别拟合整个分布 幂律拟合 和下限 exp fit 我没能弄清楚的是如何拟合分布的上限 例如 8 有什么办法可以做到这一点poweRlaw包还是任
r
Graph
datafitting
MLE
powerlaw
bbmle 出现 NaN 错误
这个问题与我之前的问题有关here https stackoverflow com questions 54879274 data fitting by the method of maximum likelihood for a new
r
NaN
MLE
错误:“'vmmin' 中的初始值不是有限的”不是在 mle2() 中而是在 confint() 中
我知道网络上充斥着有关以下问题的问题 和答案 initial value in vmmim is not finite 尝试拟合参数时出错mle2目的 我创建我的时没有出现此错误mle2对象 但当我尝试从某个参数中查找参数的 95 CI 时
r
MLE
最大似然估计MLE与贝叶斯估计
最大似然估计 Maximum Likehood Estimation MLE 最大似然估计的核心思想是 xff1a 找到参数 的一个估计值 xff0c 使得当前样本出现的可能性最大 用当年博主老板的一句话来说就是 xff1a 谁大像谁 xf
MLE
最大似然估计
与贝叶斯估计