计算置信区间的matlab代码参数估计 一些使用SIR模型进行参数估计的快速示例代码，以及使用Fisher信息矩阵和轮廓似然性检查可识别性和不确定性的代码-有关更多信息，请参阅实验室作业pdf（此代码适用于第2部分）。 该代码最初是为2017 NIMBioS / MBI / CAMBAM研究生暑期班和NIMBioS不确定性定量教程而设计的。 R和Matlab中都提供了等效的代码，该代码需要执行以下步骤： 在一些初始参数值下模拟模型 使用最大似然（ML）从（模拟的）暴发数据估计模型参数（假设模型具有给定的Poisson均值，但可以更改为您喜欢的任何值，例如最小二乘等）。 计算Fisher信息矩阵（FIM）的简化形式并测试其等级，以评估可识别参数/组合的数量 生成每个参数的轮廓似然并确定95％的置信区间 问题？ 联系玛丽莎·艾森伯格（）。 该材料是根据MIT许可授权的-可以免费使用/修改并注明原始来源（请参阅许可文本）。

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