Estoy intentando asegurarme de que el método de cálculo de log-verosimilitud para un modelo producido usando mixtools frente a un modelo producido usando MLE estimaciones de mu y sigma son las mismas. La mejor manera que se me ocurre hacer esto es escribir mi propia función para calcular la probabilidad logarítmica.
El primer modelo, producido por la función normalmixEM de mixtools, se establece como una mezcla de dos gaussianos. Me cuesta encontrar cómo se calcula la logverosimilitud en el caso de las mezclas, teniendo en cuenta los valores lambda de cada gaussiana (es decir, su "contribución").
El segundo modelo se establece como una gaussiana simple cuyos parámetros se estiman utilizando estimaciones MLE simples para mu y sigma basadas en los datos.
He visto que se sugiere que la probabilidad se puede calcular para una sola gaussiana utilizando la llamada:
ll=sum(dnorm(y,mu,sigma,log=T))No estoy seguro de cómo esta llamada es la probabilidad logarítmica, dado que sé acerca de cómo se calcula LL.
¿Puede alguien confirmarme si esto me da realmente la LL y, en caso afirmativo, cómo puedo integrar este método de cálculo de la LL con una mezcla de dos gaussianos?
Gracias de antemano.
