完全极大似然估计与分步极大似然估计

得到了完全极大似然估计的一个重要性质和线形模型、指数分布、均匀分布的完全极大似然估计和分步极大似然估计，并与矩估计和极大似然估计进行比较，结果表明了完全极大似然估计和分步极大似然估计的优良性。     

分步极大似然估计

定义了完全极大似然估计(TMLE)和分步极大似然估计，并得到了正态分布的有关的参数估计．     

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.     

方向极大似然估计

本文从方向导数的角度分析了极大似然估计法,提出了方向极大似然估计的概念,并在正态分布下,指出μ与σ服从等轴双曲线型关系.     

方向极大似然估计

在本文中将极大似然估计的定义进行了推广，提出了方向极大似然估计的新概念，并在正态分布、对数正态分布下证明了两参数μ，σ的等腰双曲线型关系。     

完全极大似然估计

证明了关于完全极大似然估计的一个重要定理,说明当参数的2个不同的变换的某些分量完全相同时,它们的完全极大似然估计是相同的,另外,给定了正态分布和负指数分布的参数以一定的先验分布,在此基础上计算它们的完全极大似然估计,得到了与贝叶斯参数估计形式非常相似的结果。     

极大似然估计充分条件的探讨

极大似然估计为统计模型中参数的点估计之一，在存在性已有证明的基础上，运用分析知识，从指数型分布族的自然形式出发，对极大似然估计的唯一性给出了初等证明     

多元逻辑模型的极大似然估计

在经济计量研究中，逻辑模型是一种应用非常广泛的非线性概率模型，几今关于一元情形参数估计的讨论文献很多，对多元情形仅证明似然估计的存在性，而没有给出求参数的具体算法，然而多元模型也有其十分广阔的实际应用，本文将给出了多元情形下逻辑模型的极大似然估计及一种具体计算方法。     

矩阵正态分布参数的完全极大似然估计

得到了矩阵正态分布的均值和方差的完全极大似然估计,它们都是无偏估计,并且证明了它们是相互独立的。     

浅论“广义”最大似然估计

我们常常会遇到最大似然估计不存在的情况,这种情况以在非正态回归模型中最为典型。当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然估计的定义,讨论了广义最大似然估计的性质,探讨了利用射影变换求广义最大似然估计的方法。     

目标定位最大似然估计

提出一种近似的最大似然估计方法,用于基于测量波达角进行目标定位.通过引入一中间量,即和波达角估计相关的非线性方程可以转换成一组未知参数的线性方程.这就是近似的最大似然估计.实验仿真表明,提出的算法具有明显的优点：误差小,鲁棒性好.     

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.     

基于极大似然估计的动态P-坚持CSMA协议

基于极大似然估计统计理论,对p-坚持CSMA协议中的参数p进行动态拟合的一种CSMA改进方法。     

有先验信息的极大似然估计

定义了有先验信息的极大似然估计,它能够充分利用参数的先验信息,还具有正规条件下的相合性和渐近正态性.     

基于最大似然估计的多目标定位

宽带高分辨雷达多目标定位问题一般是先进行精确时延估计，再进行源定位。本文提出了一种在频域运用最大似然估计进行目标位置反演的方法，归结为全局搜索--目标函数的极值。通过对仿真数据的处理，结果显示该方法可以准确的估计出多目标位置。     

多维自回归时间序列的极大似然估计

主要推广了ＡｎｄｅｒｓｏｎＴＷ关于自回归模型的结果。对多维自回归模型导出了一个简明的似然方程。     

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。