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Berechnung von LogLikelihood zw. real und prog. Daten |
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| mc3105 |
Gast
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Verfasst am: 15.10.2014, 10:32
Titel: Berechnung von LogLikelihood zw. real und prog. Daten
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Hallo zusammen!
Ich nutze ein AR-Modell um eine Zeitreihe zu prognostizieren und würde nun gerne die LogLikelihood zwischen den prognostizierten Daten und den realen Daten ermitteln. Ich benötige die LogLikelihood um das Akaike und Bayesian Informationskriterium zu berechnen, um darüber die beste Anzahl an Lags in meinem AR-Modell zu bestimmen...
In einem Forum im Internet habe ich folgende Idee gefunden:
LogL=sum(log(pdf(pd,x)))
Dieser Befehl funktioniert jedoch nicht, weil matlab im Befehl pdf eine Angabe über die zu verwendende Art der Dichtefunktion benötigt. Wie kann ich dieses Problem lösen?
Ich habe dann mal folgendes ausprobiert:
LogL=sum(log(pdf('norm',pd,x,0,1)))
das Ergebnis ist jedoch ganz einfach nur Nan.
Meine realen Daten haben ja keine wirklich passende Ursprungsverteilung, weil es sich um empirische Daten aus der Realität handelt...
Hat jemand eine Idee?
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 15.10.2014, 22:06
Titel:
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Hallo,
was ist bei dir denn pd und was ist x?
Wäre es eine Option, direkt die Funktion aicbic aus der Econometrics Toolbox zu verwenden?
Grüße,
Harald
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