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。     

有先验信息的多参数分布族的参数估计

定义了拟极大似然估计和偏拟极大似然估计,并证明了二者在一定的条件下是一致的,最后给出了两个例子说明这两种估计的一致性.     

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.     

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．     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

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.     

元分析中三种统计异质性估计方法的比较

元分析中异质性的大小对模型选择和调节分析有着重要的参考价值,只有统计性质好的估计方法才能保证效应量的估计精度.通常有3种方法或途径可以计算异质性的大小,即矩估计、极大似然估计(ML)和限制性极大似然估计(REML).通过模拟研究发现,当研究数量超过40时,3种估计方法的均方误趋于一致;但在低于40的处理条件中,多数限制性极大似然估计的均方误介于矩估计和极大似然估计两者之间,更接近于统计量C-R下限值,故推荐限制性极大似然估计作为异质性的首要估计方法.     

具有均匀结构的多元t-分布的MLE

极大似然估计具有许多优良性质 ,笔者应用定义及运算技巧得到具有均匀结构的多元t-分布的极大似然估计     

具有均匀结构的多元t—分布的MLE

极大似然估计具有许多优良性质，笔者应用定义及运算技巧得到具有均匀结构的多元t-分布的极大似然估计。     

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.     

Logistic模型的参数估计及其实证研究分析

本文首先对Logistic模型的理论基础和性质进行了推导和研究,然后利用极大似然估计法对模型的参数进行了估计,另外对Logistic模型在实证研究中存在的问题进行了分析和评估。     

变换下回归模型的似然估计

研究了对响应变量作变换后成线性回归模型的参数估计问题.当变换是非参数时,用分段线性函数来逼近非参数变换,把非参数问题化成参数问题.当变换是参数时,求出了似然估计的显示解并证明了其强相合性,同时讨论估计的条件分布.     

长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法

基于小波包变换的解相关属性,对传统方法进行了改进,提出并推证了一种小波包极大似然估计(WPMLE)方法,并将它应用到一类有非常广泛应用背景的长记忆过程中去.仿真结果表明,在一定的精确度要求下,这种近似算法极大地降低了参数估计的计算量,可以作为参数估计方法的一种很好的选择.     

有丢失或附加观测值模型协方差的极大似然估计

讨论多元正态总体协方差的极大似然估计值在有丢失和附加观测值条件下的求法，同时给出了相应的极大似然估计值公式     

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.     

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.     

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。     

双参数指数分布步加试验TFR模型下修正的MLE

给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.     

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。     

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。