排序集抽样下定时截尾指数寿命数据的参数估计

针对定时截尾指数寿命数据的参数估计问题,采用排序集抽样方法,研究了指数分布参数的极大似然估计.针对排序集抽样下似然方程求不出解的问题,似然方程的部分项替换为期望,并给出修正极大似然估计.估计效率的比较结果说明:基于排序集抽样方法的修正估计量优于基于简单随机抽样方法的极大似然估计量.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taradsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计.在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taraldsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计。在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致。     

排序集抽样下样本参数的修正区间估计

研究了排序集抽样下样本参数的修正极大似然估计的性质,并以此估计为基础构造了样本参数的修正区间估计.研究表明:在相同的置信水平下,基于排序集抽样的样本参数的修正区间估计较传统的置信区间具有更高的精度.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taradsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计.在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致.     

拟似然函数法处理无失效数据

利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法．其中Gunnar Taraldsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计。在此基础上讨论了总体优阶原点矩和优阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计。并用Mathematica4．0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致。     

双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计

利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.     

INARS(p)模型的拟似然统计推断

用拟似然方法对p阶基于符号伯努利稀疏算子的整值时间序列模型参数进行估计,得出了参数修正的拟似然估计因子以及该估计因子的极限分布(可以用此极限分布对模型参数进行假设检验等统计分析),并通过数值模拟,将修正的拟似然估计与条件最小二乘估计进行了比较,结果表明,修正的拟似然估计在一定条件下明显优于条件最小二乘估计.     

两种统计框架下均匀分布参数估计的对比研究

在理论和模拟方面对均匀分布U (0,θ ) 参数θ 的Bayes 估计与极大似然估计进行对比研究. 首先将基于损失函数和共轭先验得到的Bayes 估计与极大似然估计在形式上进行对比,发现所得Bayes 估计不但在数值上略大于极大似然估计,而且还是参数的相应函数的极大似然估计;然后通过模拟研究两种估计方法对参数的返真性,结果表明所得的Bayes 估计的均方误差在大多数场合下都小于极大似然估计的均方误差.     

中位数排序抽样下参数的极大似然估计

将排序集抽样方法进行改进,提出了一种新的中位数排序抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的极大似然估计,并进一步与传统抽样方法下估计的结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性.     

均匀分布U(-θ,θ)参数的估计与优良性

研究均匀分布U(-θ,θ)的矩估计和与极大似然估计,并讨论两估计的优良性,证明矩估计和极大似然估计是强相合的,极大似然估计是UMVUE.     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

极大似然估计的几种求法

极大似然估计是参数估计的一种常用方法.本文探讨了极大似然估计的三种求法,并举例说明了这些方法在解决实际问题中的应用.     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

GSM 信号的自适应最大似然接收

考虑如何在ＧＳＭ接收机中实现最大似然接收以克服多径传播带来的严重的信号失真，提出了新的算法，它和常规的算法相比在复杂度上大大降低。给出了仿真结果，结果表明这一新算法具有接近理想的最优性能。     

双边定时截尾下Pareto分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的. 由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.     

一种三参数Weibull分布极大似然估计的求解方法

提出了一种求解极大似然估计的新算法.根据极大似然估计原理求出尺度参数的表达式,把该表达式代入对数似然函数,使对数似然函数中只包含位置参数和形状参数,把求解非线性方程组问题变成了求解满足约束条件的最优化问题,使问题得到了简化.该法具有计算精度高、运算速度快的优点,利用EXCEL的规划求解即可求解,便于工程应用.     

不完全数据情形下指数分布参数的最大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,本文给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,论文还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。