MATLAB简单的MLE解决方案

所以我试图在MATLAB上为线性最小二乘模型拟合一个自定义函数。我的数据叫做logprice_hour_seas，看起来像一个复杂的非线性函数，我想用我自定义的函数seasonMatrix来适应，但是要理解MATLAB的MLE是如何工作的，我这样做是愚蠢的，因为seasonMatrix只是一个线性函数。帮助我理解这个代码，这是我从MATLAB的站点复制，以及逻辑（阅读以下）MATLAB简单的MLE解决方案

Times = [0:1/8760:8712/8760]; 
% Calibrate parameters for the seasonality model 
seasonMatrix = @(t) [t]; 
C = seasonMatrix(Times); 
seasonParam = C\logprice_hour_seas;

现在，我应该有我的模型的一些错误（不少呢！）。但我做logprice_hour_seas-C*seasonParam，这是全零！那么，MLE使用logprice_hour_seas=C*seasonParam来解决，所以这并不奇怪。我不明白什么？

来源

2017-04-19 bissi

您缺少信息。你不需要有错误，有些模型可以完全适合数据，它只取决于数据。你刚刚说过你使用相同的数据创建数据logprice_hour_seas吗？我的意思是，如果你使用模型创建数据，然后解决它，你显然会得到数据，对吗？没有噪音。你是否犯了[反犯罪]（https://arxiv.org/abs/math-ph/0401050）？ –

@AnderBiguri没有我使用的模型不适合数据。事实上，如果我选择任何其他模型，就会发生同样的问题。我没有创建数据。 – bissi

您需要向我们展示一个完整的示例，然后 –

正如在评论中提到的，你正在搞乱矩阵大小。

你创建你的值的方式seasonParam变成5x26矩阵。和C a 1x26矩阵。你正在模拟一个不确定的方程组，它可以有多种解决方案。

在这种情况下，算法幸运的是，C的一些值为1！这意味着在解决方案（seasonParam）中的所有26 5x1向量中，只需将乘以1的那些向量设置为结果值（logprice_hour_seas）即可完美匹配！因此，您的解决方案seasonParam是

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5.2560 5.2151 5.2324 5.2224 5.2292 
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整个模型是没有意义的，所以我假定你是刚刚搞乱了尺寸。请尝试以下操作：

logprice_hour_seas=[5.2560 5.2151 5.2324 5.2224 5.2292]'; 
PriceTimes = [0:1/8760:4/8760]'; 
seasonMatrix = @(t) [sin(2.*pi.*t) cos(2.*pi.*t) sin(4.*pi.*t) cos(4.*pi.*t) t ones(size(t, 1), 1)]; 
C = seasonMatrix(PriceTimes); 
seasonParam = C\logprice_hour_seas;

来源

2017-04-19 16:08:58

是的，尺寸被转置。谢谢。 – bissi

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