伽玛分布环境因子的极大似然估计和Bayes估计

针对伽玛分布位置参数已知情形,给出了伽玛分布环境因子的极大似然估计,并给出了伽玛分布环境因子的Bayes估计.用Monte-Carlo法进行数值模拟,数值模拟结果表明伽玛分布环境因子的Bayes估计优于极大似然估计.     

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。     

极值分布的极大似然估计及计算机实现

极值分布在计量经济学、金融工程、计算生物学、工程测量中都有用途,一般常用最小二乘法估计其参数,但最小二乘法的误差较高.极大似然估计具有比最小二乘法更好的性质,但由于它的计算往往比较麻烦.通过极大似然法估计了极值分布的参数,同时给出了求参数的数值解的算法,并通过Matlab程序实现了这一算法.     

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．     

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。     

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.     

左椭球分布的极大似然估计

证明了左椭球分布的极大似然估计性质.若随机矩阵Yn×p的分布是参数为μ,Σ的左椭球分布,且Y1,Y2,…,Ym,i.i.d,则μ,Σ的极大似然估计为Y,S2的充分必要条件是Yi~Nn×p(μ,Σ).     

一类参数的极大似然估计

本文给出了一类参数的极大似然估计。     

Beta分布参数的极大似然估计

利用均匀设计抽样（ＵＤＳ）方法，给出Ｂｅｔａ分布的参数极大似然估计（ＭＬＥ）。实例表明，此法是有效的。     

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     

基于遗传算法Beta分布参数的极大似然估计

在求解Beta分布中三参数的极大似然估计（MLEs）时,因对应的似然方程组得不到显性解,故采用遗传算法来求解该方程组的数值解.结果表明,通过遗传方法得到的MLEs数值解是非常接近真实值的.     

极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

本文对右截尾数据的线性回归模型,在误差服从极值分布条件下,先给出其参数极大似然估计的一般迭代算法,然后证明了尺度参数为常数时EM算法与该一般迭代算法的一致性,保证了迭代的收敛.     

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。     

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.     

多元退化正态分布参数的极大似然估计

设ｍ维随机向量ｙ服从多元退化正态分布，即ｙ～Ｎｍ（μ，Ｖ），其中Ｖ≥０且｜Ｖ｜＝０．我们讨论参数μ，Ｖ的极大似然估计．     

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.     

极大似然估计与最优化数值方法

本文研究了可靠性分析中基于不完全样本数据寿命分布参数的极大似然估计(MLE)的最优化数值解法,并且对威布尔(Weiull)分布和对数正态分布分别给出了具体的随机模拟计算结果.     

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．     

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。