R中指数分布的极大似然估计

如果我们从指数分布生成一个随机向量：

exp.seq = rexp(1000, rate=0.10) # mean = 10

现在我们想使用先前生成的向量

exp.seq

重新估计lambda
因此，我们定义了对数似然函数：

fn <- function(lambda){
length(exp.seq)*log(lambda)-lambda*sum(exp.seq)
}

我对正态分布使用了同样的方法，效果很好。那么这里的错误在哪里呢？

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我使用我自己的指数分布定义，因为我以后需要更改它。

默认情况下，

optim

和

nlm

都会最小化。你想要最大化。或者，您也可以翻转函数的符号。@MrFlick确实这就是问题所在。谢谢你的快速回复。

optim(lambda, fn) # I get here 3.877233e-67
nlm(fn, lambda) # I get here 9e-07