求LAD估计器的MLE的似然函数的数值优化 对于计量经济学,最大似然估计是一种非常流行的估计技术,其中并非所有估计器都具有闭式解(这意味着您无法在计算机上求解它,必须进行计算!)。 最大似然估计是在给定数据的情况下接收特定参数估计的最大可能性的估计。 这意味着在给定模型参数空间中的特定点的情况下,数据最有可能在统计模型中出现。 还假定数据遵循一定的统计模型。 我正在做的示例是LAD估算器的MLE。 可以用此参数模型表示: 我将最大化LAD对数似然函数,以找到最大似然估计。 该似然函数的对数是从取y的似然pdf的对数中得出的。 在这种情况下是: 建立模型 由于对数似然函数是一个绝对值函数,因此无法采用其导数,因此没有封闭形式的解决方案。 我们正在尝试找到给定x,y的theta的最大可能性。 我已经使用random和distributions包创建了X和Y的随机样本,以测试我们的模型。