negloglik

확률 분포의 음의 로그 가능도

구문

nll = negloglik(pd)

설명

nll = negloglik(pd)는 확률 분포 pd를 피팅하는 데 사용되는 데이터에 대해 음의 로그 가능도 함수 값을 반환합니다.

예제

피팅된 분포에 대한 음의 로그 가능도

표본 데이터를 불러옵니다.

load carsmall

이를 갤런당 마일 주행거리(MPG) 데이터에 피팅하여 베이불 분포 객체를 생성합니다.

pd = fitdist(MPG,'Weibull')

pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 26.5079   [24.8333, 28.2954]
    B = 3.27193   [2.79441, 3.83104]

피팅된 베이불 분포에 대해 음의 로그 가능도를 계산합니다.

wnll = negloglik(pd)

wnll = 
327.4942

커널 분포에 대한 음의 로그 가능도

표본 데이터를 불러옵니다. 커널 분포를 갤런당 마일 주행거리(MPG) 데이터에 피팅합니다.

load carsmall;
pd = fitdist(MPG,'Kernel')

pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 4.11428
    Support = unbounded

음의 로그 가능도를 계산합니다.

nll = negloglik(pd)

nll = 
327.3139

입력 인수

pd — 확률 분포

확률 분포 객체

확률 분포로, fitdist 또는 분포 피팅기로 생성되는 다음 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.

• BetaDistribution

• BinomialDistribution

• BirnbaumSaundersDistribution

• BurrDistribution

• EmpiricalDistribution

• ExponentialDistribution

• ExtremeValueDistribution

• GammaDistribution

• GeneralizedExtremeValueDistribution

• GeneralizedParetoDistribution

• HalfNormalDistribution

• InverseGaussianDistribution

• KernelDistribution

• LogisticDistribution

• LoglogisticDistribution

• LognormalDistribution

• NakagamiDistribution

• NegativeBinomialDistribution

• NormalDistribution

• PoissonDistribution

• RayleighDistribution

• RicianDistribution

• StableDistribution

• tLocationScaleDistribution

• WeibullDistribution

출력 인수

nll — 음의 로그 가능도

숫자형 값

분포를 피팅하는 데 사용되는 데이터의 음의 로그 가능도 값으로, 숫자형 값이 반환됩니다.

확장 기능

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2013a에 개발됨

참고 항목

mle | paramci | proflik | fitdist | 분포 피팅기

도움말 항목

• Negative Loglikelihood Functions
• 확률 분포 사용하기
• 지원되는 분포