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最尤推定法の式変形
確率密度関数が多変量正規分布の場合に、最尤推定を用いて平均・分散を推定する式の導出で躓いています。 具体的には、以下のアドレスに公開されているPDFの4ページ、偏微分の部分がどのように計算しているのか理解できていません。 http://www.geocities.co.jp/technopolis/5893/4-2.pdf どのようにしてこのような式変形が行われているのか、どなたか教えていただけますか? よろしくお願い致します。
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- stomachman
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ヒントが足りないということらしいっすね。 (∂/∂x) (x' A x) = (A+A')x です。特に A=A'である場合には (∂/∂μ)(x' A x) =-2Ax で、ご質問の場合、 y[k] = φ(x^(i))-μ[k] f = y' (Σ^(-1)) y とすると(yとfはiに依存しますが、記号がややこしくなるだけなので省略して記述します) J(μ,Σ)= - log|Σ| - (1/(2N))Σ{i=1~N} f だから、 ∂J(μ,Σ)/∂μ = -(1/(2N))Σ{i=1~N} (∂f/∂μ) である。あとはfをベクトルμで微分すれば良いわけです。 ∂f/∂μ = (∂/∂μ)(y' (Σ^(-1)) y) = (∂y/∂μ)(∂/∂y)(y' (Σ^(-1)) y) そしてΣ^(-1) は共分散行列だというのだから、 Σ^(-1) = (Σ^(-1))' なので ∂f/∂μ = 2(∂y/∂μ)((Σ^(-1)) y) また、 ∂y[k]/∂μ[j] = -δk,j (クロネッカーのδ) だから (∂y/∂μ) =-E (Eは単位行列) かくて ∂f/∂μ = -2((Σ^(-1)) y) です。だから、 ∂J(μ,Σ)/∂μ = (1/N)Σ{i=1~N} ( (Σ^(-1)) (φ(x^(i))-μ) )
- stomachman
- ベストアンサー率57% (1014/1775)
転置を ' と書く事にして x=(x[1], x[2],…, x[n])' のとき、xに依らないn行n列の行列Aについて、 (∂/∂x[j]) (x' A x) がどうなるか、一度「ばらして確認」しておくと良いですね。これをj=1~nについて並べたベクトルが (∂/∂x) (x' A x) です。
- Tacosan
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偏微分してるのは 5ページ目でしょうか? 身も蓋もありませんが, 「ばらして確かめる」のが最も確実だと思いますよ.