p维TVPAR模型中参数的极大似然估计

采用极大似然估计方法给出一类特殊的p维随时间变化参数自回归时间序列模型(TVPAR(p)模型)中系数参数的极大似然估计, 并导出了参数估计的显式解. 讨论模型平稳的条件, 并对模型进行了模拟计算.     

一类变系数分组Cox回归模型及其估计

讨论了一类变系数分组Cox回归模型.该模型提高了线性分组Cox回归模型的灵活性和适应性.基于局部加权极大似然估计方法,讨论了该模型的参数估计问题,利用迭代加权最小二乘法给出了局部似然方程的迭代算法.     

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.     

Pareto分布中形状参数的估计

本文研究了Pareto分布中形状参数的估计问题.采用极大似然估计及其渐近正态性、轮廓似然估计和矩估计的方法对形状参数估计,通过生成Pareto分布随机数的方法进行数值模拟,比较渐近正态性和轮廓似然估计得到的区间长度以及极大似然估计和矩估计得到的估计值,给出各估计的优缺点.     

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.     

一类双线性模型的参数估计

给出了一个ARCH型一阶双线性模型,利用随机过程的马尔科夫链,研究这种模型的严平稳遍历性和矩的存在性,结果表明这种模型存在唯一的严平稳解,并且这个解是几何遍历的,它的某一阶绝对矩存在. 基于此模型的参数估计, 提出该模型的拟极大似然估计, 运用Amemiya的相关定理, 研究拟极大似然估计的性质. 在一定的条件下, 得到了该拟极大似然估计具有相合性和渐近正态性.     

基于极大似然法的雪荷载计算与分析

为了提高雪荷载评估的准确性,利用极大似然法对雪荷载平稳二项随机概率分布模型进行参数估计.通过引入似然函数,使似然函数在某组参数上达到最大值,获得模型参数的极大似然估计.然后利用柯尔莫哥洛夫检验法对分布函数进行检验,并与矩法和耿贝尔法进行对比分析.结果表明,极大似然法在剩余方差Sf和拟合相对偏差Rf指标方面最优.进一步应用上述三种方法,基于沭阳县实测的历年最大积雪深度计算雪压,并与现行规范中的基本雪压进行对比,发现极大似然法计算结果合理可靠、整体效果最好,认为规范采用极大似然法对雪荷载进行参数估计更为合适.     

带跳的随机波动模型的参数估计

讨论了带跳的随机波动模型中的参数估计问题,假设跳过程服从双指数跳,波动项服从Heston模型.首先借助Lee-Myland方法识别跳跃部分,运用极大似然估计方法对跳跃部分的参数进行估计.然后将扩散部分离散化之后用极大似然估计方法对扩散项的参数进行估计.最后,利用上证综合指数2015-2018年的历史数据进行实证分析,实验结果表明使用该方法能有效估计带跳的随机波动率模型的参数.     

Fisher得分法与EM算法在随机效应模型中的应用

随着随机模型的广泛应用,关于随机效应模型的参数估计一直是线性模型的最活跃的研究方向之一。我们经常估计这类模型的固定效应和方差成分。我们使用极大似然估计作为估计方差成分的一种技巧,为了考虑到估计固定效应时的自由度的损失,我们又会使用限制极大似然估计。计算方差成分的ML或者REML估计时,有很多迭代算法可以使用。我们关心的是Fisher得分法和EM算法应用到随机效应模型的方差成分上,通过使用这两种算法对随机效应模型的方差成分的极大似然估计和限制极大似然估计进行比较分析。本文给出EM算法用于求极大似然估计的具体公式补充证明,并对Fisher得分法在随机效应模型中的应用限制极大似然估计给予具体公式。     

关于求估计量的常见方法的依据和关系的评议

<正> 一、问 题 众所周知,统计学里,求参数估计量的常见方法有矩法和极大似然法。往往碰上这样的情形,就是矩估计和极大似估计彼此为同一个,即极大似然估计只要是子样短函数,它就是矩估计。而矩估计是否为极大似然估计,需要加以论证,才能明白。那末什么样的分布族参数估计量具有这种“双重性”呢?就是说既是矩估计也是极大似然估计呢?有无相应的统一方法可求呢?通常认为极大似然法是以实际推断原理为依据的,这种提法是否成立?本文回答了这三个问题。介绍了一个求估计量的新法。     

INGARCH模型拟极大似然估计的相合性

利用拟极大似然方法研究INGARCH模型参数的估计问题,证明了拟极大似然估计的强相合性.模拟结果表明,在样本数较大时,拟极大似然估计比最大似然估计效果更好.     

逐次定数截尾下双参数指数分布的参数估计

讨论了双参数指数分布基于逐次定数截尾样本下的参数估计,导出了参数的逆矩估计和极大似然估计,并通过数值模拟进行比较,模拟结果表明逆矩估计优于极大似然估计。     

对称指数分布的参数估计及其优良性

研究了双参数对称指数分布的参数估计问题,给出了2个参数的极大似然估计.在样本容量为奇数的情形,证明了样本中位数作为双参数对称指数分布位置参数的极大似然估计,具有无偏性与强相合性;尺度参数的极大似然估计具有强相合性.在样本容量为偶数的情形,证明了2个参数的任一极大似然估计均具有强相合性.     

双向截尾情况下最大似然估计的强相合性

讨论了双向截尾情况下分布参数的最大似然估计的渐近性质，证明了最大似然估计具有强相合性。     

极大拟然估计法在绝缘结构寿命试验中的应用——环氧浇注干式变压器绝缘电老化模拟试验

本文对环氧浇注干式变压器绝缘模似试样的加速电老化试验的失效数据的分布进行假设性检验,并运用最大似然估计方法建立似然方程组,用布罗伊登(Broyden)法解该方程组,求得m、c和d的最大似然估计量,从而求出寿命方程和推算长期工作场强.     

Statistical inference for simple tree order in the means of stochastic order on stratified contingency tables

In this paper, we consider testing the hypothesis that all multinomial populations in the stratified contingency table are identically distributed against the alternative that all these popula-tions are in simple tree order. We provide an asymptotic represen-tation of the order-restricted maximum likelihood estimate of the unknown parameters. The resulting estimators are proven to be n-consistent and asymptotically normal under appropriate con-ditions. A chi-squared test method is used for this hypothesis t...     

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。     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

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,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,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

Parameter Estimation for Constantinides-Ingersoll Model from Discrete Observations

The parameter estimation problem for an economic model called Constantinides-Ingersoll model is investigated based on discrete observations. Euler-Maruyama scheme and iterative method are applied to getting the joint conditional probability density function. The maximum likelihood technique is employed for obtaining the parameter estimators and the explicit expressions of the estimation error are given. The strong consistency properties of the estimators are proved by using the law of large numbers for martingales and the strong law of large numbers. The asymptotic normality of the estimation error for the diffusion parameter is obtained with the help of the strong law of large numbers and central-limit theorem. The simulation for the absolute error between estimators and true values is given and the hypothesis testing is made to verify the effectiveness of the estimators.