随机截尾指数寿命数据之参数θ的极大似然估计及其性质

针对随机载尾试验模型,导出了失效数据组的联合分布函数;在受试样本服从指数分布的条件下,获得了参数θ的极大似然估计及其性质,这是相对于定数截尾和定时截尾来说更具有一般意义的结果。     

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.     

CAT能力估计方法的比较研究

该文通过用蒙特卡罗模拟法对几种能力估计方法进行比较研究,得出了CAT能力估计方法的较好设计方案.蒙特卡罗模拟结果表明,能力估计精度依赖于能力探查阶段和精确估计阶段的估计方法.     

随机利润模型中参数的极大似然估计

假设需求量是连续型随机变量，销售利润为其中Ｐ＞０是产品单价，ａ≥０是产品单位可变成本，ｂ≥０是固定成本，ｃ＞０是企业最大生产能力．本文对这种随机利润模型中参数的估计进行了研究，并给出了这些参数存在极大似然估计的充分必要条件．     

指数分布场合简单恒加试验的极大似然估计

在加速寿命试验具体数据情形，恒加试验的统计分析理论已经比较成熟．在指数分布场合，文献[1]已给出了加速方程中参数的极大似然估计；文献[2]给出了加速方程中参数的似然方程．文章利用微分的方法给出了指数分布场合简单恒加试验加速方程中参数的极大似然估计．     

对数伽玛分布变点模型的估计

对数伽玛分布尺度参数存在变点时的参数估计问题,给出了对数伽玛分布的单变点模型,分别就模型的极大似然估计和贝叶斯估计进行探讨,并用MATLAB软件进行数值模拟.结果表明,在共轭先验分布下单变点对数伽玛分布的贝叶斯估计是最优的.     

关于指数分布参数的两种估计

利用极大似然估计以及方向极大似然估计的概念,分别得到了双参数指数分布的参数的估计量,并证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系     

关于对数正态分布参数极大似然估计的讨论

利用图解法研究了由EM算法得出的有数据删失情况下对数正态分布参数的极大似然估计,得到了在Matlab中利用迭代算法计算参数估计值的方法.     

对极大似然估计中几个问题的探讨

探讨了当似然函数不可微时求极大似然估计的方法:定义法和比值法;以及在求极大似然估计过程中要注意的问题:似然方程的解不一定是极大似然估计,极大似然估计可能不惟一或不存在.     

电力工业的非参数效率测度分析

对资源优化配置的非参数模型在电力工业中的应用进行了研究.选择了国内部分电网的数据,从纯技术效率、规模效率以及投入可处置度、投入组合效率、投入综合效率的角度对部分电力企业的资源配置效率进行了横向分析,结果表明,不同的电力企业之间的资源配置效率差距较大,电力企业总体上生产性投资的要素组合比例不合理,利用率较低.     

模糊数学建模在人才评价中的应用

人才评价的多因素性及人才评价标准的动态性，使人才评价具有难操作性．用层次分析法决定评价因素集对应的权向量，根据综合评判函数模型，对权向量及评价模糊矩阵施行模糊矩阵的合成运算，得到相应的人才评价结果．并举例说明该方法的应用．     

IRT理论框架下不同参数模型和评分模型对能力估计的影响

考察在IRT理论框架下,选用不同的参数模型和评分模型对能力估计的影响.结果发现:对同一批被试,不同的参数模型会得出不同的能力估计值;模型误用会带来能力估计上的误差,某些情况下误差相当大;能力估计的具体方法和技术也会对最终的能力估计值产生影响.     

一种新的运动估计与运动补偿算法

传统的运动估计和补偿算法都是基于块匹配法 (BMA)和DCT变换的针对小波变换的特性及其在图像压缩中的应用 ,本文介绍了在小波域的一种新的高效的运动估计和运动补偿算法———重叠多分辨率运动补偿 (OMRMC)算法。这种算法结合了H .2 6 3和MPEG - 4中应用的重叠块运动补偿 (ORMC)算法和非常适合于小波域的多分辨率运动估计 (MRME)算法。这种算法不但运算量大大减小 ,而且还解决了固有的基于块匹配的运动估计所带来的块效应 (失真 )问题     

部分估计中的比率估计法与简单估计法的优劣分析

对总体的部分子总体的标志值均值及总量进行估计时，[1]中讨论了3种方法：简单估计法(SE)，部分估计法(PE)，比率估计法(RE)，并分别比较了SE与PE，PE与RE的优劣关系．本文则是在此基础上，比较了SE与RE的优劣关系，并得出在一定条件下，SE优于RE的很好结论．     

基于鲁棒估计的遥感图像融合方法

提出一种基于鲁棒估计的遥感图像融合方法.该方法首先建立了高分辨率的多光谱图像到低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的观测模型,然后在最大后验概率框架下引入鲁棒估计以增强估计的鲁棒性,最后利用阶段非凸和逐次超松弛方法实现了低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的融合.鲁棒估计的引入,大大减小了观测噪声对融合结果的影响,而且省去了目标函数中的正则项,使得融合过程更加简单方便.以QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与其他几种常见方法相比,本方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,对光谱信息的保持也具有更好的效果.     

中学物理教学培养学生能力的量化研究(一)--描述能力水平的因子和能力级别

分析了以往常用知识试卷的得分评价学生能力的不妥之处,提出了用稳定因子、效率因子和能力级别在物理教学中评价学生能力的方法.     

子波域一种新的多尺度多传感器状态估计

研究了多尺度状态参数估计问题.利用状态信号的多尺度特性,引入小波变换,建立了一个新的多尺度多传感器滤波算法.将函数全变差和局部变差概念引入到小波变换,提出了小波缩减因子的概念.通过小波缩减因子的引入,细尺度上的高频信号也得到了有效处理.仿真结果表明,该算法充分利用信号的多尺度特性,基于尺度级的信息融合大大提高了状态估计的精度.     

用于AR参数估计的一种神经网络新方法

提出一种用于估计ＡＲ参数的神经网络新方法和相应的递归预测误差算法，其优点是网络结构简单、估计结果准确．使用作者所提出的方法在估计ＡＲ功率谱时具有频率偏移小、无谱线分裂等优点。仿真模拟结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。     

技术进步测算中一个新的参数估计方法

提出了一个新的技术进步参数估计的最优化方法．利用该方法实际计算了天津市的技术进步水平,证明了该方法的有效性．