同模型下数据缺失时非参数回归模型反应变量均值的经验似然置信区间

在两总体具有相同的非参数回归模型下,当第一总体的样本为完全样本,第二总体的反应变量完全缺失时,利用第一总体的样本信息,得到了第二总体反应变量均值的经验似然置信区间.     

等式约束下线性模型参数的经验似然估计

经验似然估计推断方法是非参数统计方法中应用比较广泛的一种。本文把经验似然方法推广到等式约束下的线性模型,得到了参数的经验似然比置信区间。     

分数填补下线性模型响应变量差异的经验似然置信区间

在一定条件下证明了缺失数据情形基于分数填补方法得到的线性模型响应变量一般差异指标的经验似然比统计量的渐近分布为加权χ^2（1）,由此可构造差异指标的经验似然置信区间.     

极大似然估计方法的直观教学设计

极大似然估计是求解参数点估计的一个重要方法.该方法具有很多优良的统计性质,因而在各个领域中得到广泛的应用.针对该方法计算复杂,学生理解较为困难的问题,对极大似然估计的教学方案进行了设计.通过引入简单实例,讨论了极大似然估计所使用的极大似然原理及其求解方法,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.     

最大似然估计的教学方法

最大似然估计法是到目前为止最重要也是用得最多的参数估计方法.对最大似然估计的讲解给出了新的尝试,并在教学中取得了良好的效果.     

两m相依样本参数差异的经验似然置信区间

本文将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两强平稳m相依样本参数差异的经验欧氏似然置信区间,证明了其经验欧氏似然比统计量的渐进χ^2分布性,并给出其经验似然置信区间.     

非高斯噪声模型参数的最大似然快速估计

研究了Class A统计物理模型,对该模型的参数估计提出了一种最大似然方法,利用FFT的优势降低运算量,通过对观测数据进行分类计算以保证精度要求,并设计了初始值估计方案. 仿真实验表明,该方法精度高,迭代次数少,有较高的应用价值.     

极大似然估计不变性的拓展

桌一参数估计是否是"最优"估计,通常要从一致性、无偏性、有效性、不变性等方面进行讨论,进而通过实际的观察对其进行数据拟合,分析其相对于实际模型的偏差程度.针对参数估计评选标准中的不变性进行了进一步的探讨.根据参数极大似然估计不变性原则,给出在一定条件下极大似然估计具有不变性的充分必要条件,并利用该结论计算了二元正态分布Z=(X,Y)的未知参数σ2和p的极大似然估计值.     

基于惩罚极大Lq似然的Logistic回归系数的估计及变量选择

极大似然估计是Logistic回归模型的常用参数估计方法,且在一定条件下具有一致性和渐近正态性。但极大似然估计的优良性主要体现在大样本情况,当解释变量具有多重共线性且样本量较小时,为得到更好的拟合效果以及实现参数稀疏化,将极大Lq似然估计与Lasso惩罚结合,得到Lasso极大Lq似然估计。并运用数值模拟对Lasso极大似然估计和Lasso极大Lq似然估计进行比较得到,在样本量较小时,Lasso极大Lq似然估计的表现优于Lasso极大似然估计。     

离散的似然竞争系统的周期解存在性

似然竞争包含竞争和捕食两种关系,在保护地球生物多样性的过程中扮演着重要的角色,同时微分方程周期解存在性问题也是微分方程理论研究中重要问题之一。探讨具有Bedding-ton-DeAngelis功能性反应离散的非自治似然竞争系统周期解存在性问题。将基于重合度的方法和一些常用不等式估计技巧,对于上述系统,建立了至少存在一个正周期解的判别准则。     

误差可控的GMM似然率近似算法

在语音识别领域,连续概率密度GMM广泛应用于声学建模．由于标准算法复杂度高,各种基于高斯选择的似然率近似算法被提出,包括：部分距离消去（PDE）、最优混合分量预测（BMP）算法,以及部分距离消去的动态高斯选择算法（DGS）．本文通过对各种算法的分析比较,在DGS的基础上引入误差控制参数,在保证算法运行效率的同时,有效的控制了运算误差的大小,为解决似然率近似算法中误差不可控的问题提供了新的思路．实验结果显示,此算法在不降低识别率的前提下,识别时间较标准算法减少10％以上．     

双参数指数分布的方向极大似然估计

本文利用方向极大似然估计的概念,证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系。     

指数多项式模型中参数最大似然估计的收敛速度

强度随时间变化的非齐次Possion过程在很多领域应用广泛.对一类非常广泛的非齐次Poisson过程—指数多项式模型,得到了当观测时间趋于无穷大时,参数的最大似然估计的“最优”收敛速度.     

取有限个离散型随机变量似然估计的两种表达形式

对于离散型随机变量X来说,为了得到它的似然估计,就必须求得概率函数.该文对取得有限个值的离散型随机变量,给出了概率函数的两种表达形式.     

一类均匀分布参数的极大似然估计及优良性

该文讨论了U[-θ，0]上参数θ的极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性，并进一步证明了修正后的极大似然估计还是参数θ的UMVUE．     

基于模糊集理论的知识表示法及其似然推理新算法PMLIFS-Ⅰ,PMLIFS-Ⅱ

该文探究了基于模糊集理论的知识表示法,提出了似然推理新算法PMLIFS-I.基于所提出的λ-合成这一新概念,提出了算法PMLIFS-I的改进算法PMLIFS-Ⅱ.两算法具有较强的实用性和普遍意义.     

Minty向量似变分不等式与非光滑向量优化问题

在Clarke次微分意义下讨论伪不变凸性和不变伪单调性在Minty向量似变分不等式中的应用,建立了Minty向量似变分不等式和非光滑向量优化问题之间的关系.     

一类均匀分布参数极大似然估计及优良性的讨论

该文讨论了U[θ,θ＋1]上参数θ常用的三个极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性,并进一步给出了参数θ的UMVUE．     

纵向数据中伪似然方程的根的相合性

研究了伪似然方程的根的渐近存在性和相合性大样本性质.伪似然方程是研究纵向数据的一种方法,它是广义估计方程(GEE)的一种推广,用适当的矩阵去估计相关阵,这也是研究意义所在. 自从Shao(1999)定义伪似然方程以来,其大样本性质也不断完善. 本文证明了在一定条件下伪似然方程的根的渐近存在性及相合性.