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[问题类型]:
程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
[软件熟悉度]:
新手(没写过程式，R 是我的第一次)
[问题叙述]:
不知道如何从ols法 改成mle法
[程式范例]:
用OLS法去估 alpha beta时用这样
F1=function(n)
{
A=c()
B=c()
for(i in 1:10000)
{
X=rnorm(n,0,1)
Y=rt(n,10)
L=lm(Y~X)
A[i]=L$coefficients[1]
B[i]=L$coefficients[2]
}
C=c(mean(A),var(A),mean(B),var(B))
return(C)
}
同样的一件是若要使用MLE法去估
不知该如何输入
[环境叙述]:
请提供 sessionInfo() 的输出结果，
里面含有所有你使用的作业系统、R 的版本和套件版本资讯，
让版友更容易找出错误
[关键字]:
选择性，也许未来有用

二者的结果在简单回归不是一样的吗？

标准差不一样

stats4::mle

不好意思 请问是改在哪边?

先试着自订一个function，这里有例子 goo.gl/UmtsHx做好function后再拿它来套入你的code，可能比较容易

我记得MLE跟最小平方法出来的标准差只是一个scale差异而已可以直接用lm做出来之后，自己调整吧mle是1/n, least-square是用1/(n-2)mle的标准差不是不偏估计辆

有点好奇 我记得mle/ols beta^hat 的长相是一样的http://slideplayer.com/slide/6184052/ page20刚用 lm, glm(gaussian) 取系数 跟(X'X)^X'Y 数值都一致上面少惹inverse

系数一样没错，是标准差的分母差1而已。