在 R 中实现计算 minus-log-likelihood 的函数

Question

家庭作业。

我是 R 和统计学的新手。我有一个问题，应该实现一个用户定义的函数，该函数以自由度 ("df") 和一个数据集作为参数，returns minus-log-likelihood。假设数据是 chi-squared 分布的 "df" 自由度。

我知道 minus-log-likelihood 定义为：

我只会将此函数应用于同一数据集，因此我的函数可以具有签名：loglike <- function(df)

编辑：我听从了用户阴影的建议并尝试编写函数：

 loglike <- function(df) {
 value <- sum(-log(dchisq(data, df)))
 return(value)
 }

这样可以吗？

Answer 1

对数似然：

   minusLogLike <- function(df, data) -sum(dchisq(data, df, log=TRUE))

注意 log=TRUE 的使用。 MLE 估计的一个小例子如下：

dat <- rchisq(100,5)
optim(2, minusLogLike, lower=1, upper=10, method="Brent", data=dat)

Implementing a function in R that computes minus-log-likelihood