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- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试重现实际参数和估计参数 'tau'
之间的均方误差(一个多月 :(
)。估计的 ' tau'
,即'tau_hat'
是通过最大似然估计(MLE)得到的,如下所示。
联合概率密度函数f(y|x,tau)
由
其中 u_i = x_i +T
和 T~IG(mu,lambda)
。 IG:逆高斯。 u
是 y
的期望值。f_T(t)
的 pdf 由
我写的代码,基于这个website , 是
clear
lambda = 8.1955;
mu = 10;
N = 128; % max number of molecules
x = zeros(N,1); % transmission time of the molecules from the Tx; for K = 1
tau = .5; % arbitrary initital tau
simN = 1000 ; % # runs per N
no_molecules_per_simN = [4, 8, 32, 64, N];
tau_hat = zeros(size(no_molecules_per_simN));
for ii=1: length(no_molecules_per_simN)
Lkeh = zeros(1,length(no_molecules_per_simN(ii))); % inititalize likelihood array
for jj=1: simN
T = random('InverseGaussian', mu,lambda, [no_molecules_per_simN(ii),1]); % random delay
y_prime = x(1:no_molecules_per_simN(ii)) + T + tau; % arrival time of the molecules seen by the Rx
y_prime_sort = sort(y_prime); % to arrange them in the ascending order of arrival
u = y_prime_sort; % assign to u variable
t = u - x(1:no_molecules_per_simN(ii)) - tau;
for kk = 1: length(u)
% applying the likelihood function to eq. 3 and ignoring the constant terms
%linear likelihood
% Lkeh(jj,kk) = prod(t(kk).^-1.5).*exp(-sum((t(kk) - mean(t)).^2./t(kk)).*(lambda./(2.*mean(t).^2 )));
% [UPDATE to the code]
% log likelihood
Lkeh(jj,kk) = -1.5*sum(t(kk))-(lambda./(2.*mu.^2 )).*sum((t(kk) - mu).^2./t(kk));
end
end
Lkeh_mean = mean(Lkeh,1); % averging the values
% [UPDATE to the code]
[maxL,index] = max(Lkeh_mean);
t_hat(ii) = T(index) ; % this will give the likelihood value of the propagation delay
tau_hat(ii) = mean(u - x(1:no_molecules_per_simN(ii)) - t_hat(ii)); % reverse substitution
end
MSE = zeros(size(tau_hat)); % initializing the array for MSE
for ii=1:length(tau_hat)
MSE(ii) = immse(tau,tau_hat(ii)); % mean squared error
end
figure
loglog(no_molecules_per_simN,MSE,'-o')
xlabel('n_{1}(quantity of molecules)')
ylabel('MSE(sec^{2})')
grid on
我得到的结果是
我在代码中犯了什么错误?我不太清楚我是如何计算 argmax
的。供您引用,我指的科学论文是here .
最佳答案
我无法运行您的代码,因为它需要一些我没有的工具箱。也就是说,以下行:
tau_hat(ii) = max(Lkeh);
将为您提供可能性的最大值。这不是您真正想要的,而是您达到最大可能性的 tay_hat 。
对于给定的 tay_hat 值,您需要一个 tay 函数将 tay_hat 映射到似然值。假设这就是您在这里所做的,我不确定对 tay_hat 的依赖在哪里。假设 Lkeh 就是我刚才描述的内容
[maxLikelihoodValue, maxLikelihoodIndex] = max(Lkeh);
使用 max 函数的两个输出,您将获得最大似然值,最重要的是,该最大值出现的索引。如果您明确定义了 tay 向量,则 tay_hat 将由以下方式给出
tay_hat = tay (maxLikelihoodIndex);
所以基本上是您获得最大似然的 tay 值,而不是最大似然本身。
举个玩具示例,假设您的似然函数是 L(x) = -x^2 - 2*x,
假设它是离散化的
x = linspace(-2,2,30);
那么 L 的离散版本将是
L_x = -x.^2 -2*x;
那么最大似然值将简单地由下式给出
max(L_x);
恰好是 0.9988(实际上接近精确值)
但您所追求的是出现此最大值的 x 值
。
因此,你首先提取你得到最大值的序列中的索引,通过:
[maximumLikelihood, maxLikIndex ] = max(L_x) ;
然后在该索引处找到 x 的估计值,只需使用以下命令请求该索引处的 x 值:
x (maxLikIndex)
正如预期的那样,大约是 -1.0。在您的示例中,您想要估计最有可能的 tau_hat(在常客框架中)由最大化函数的值(不是函数本身的最大值)给出。
关于matlab - 逆高斯分布的最大似然估计,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52420412/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!