多维保序回归和最大似然估计

给出k=2，p=2时多维保序回归的求解方法和求解公式，令xp，j=1，2，…，n是来自总体为二维正态分布N(μi，A)的样本，i=1，2，均值向量是μ，方差矩阵是A，在μ1≤μ2限制下，利用k=2，p=2时多维保序回归的求解公式给出μi和A的最大似然估计。     

多个正态总体均值与标准差比在简单树序约束下的最大似然估计

考虑k(k>3)个正态总体均值与标准差(均值和标准差均未知)之比在简单树序约束下最大似然估计的求解问题, 应用保序回归理论给出了计算均值和标准差最大似然估计的迭代算法, 并证明了所给迭代算法是收敛的, 给出了k=7时利用迭代算法的模拟结果.     

序约束下最大似然估计的迭代算法

本文讨论了 k2× 2表相对风险简单半序约束下期望频数的最大似然估计问题 ,给出了求最大似然估计的一种迭代算法 ,并证明了此算法的收敛性     

正态总体均值与标准差比在树序约束下的最大似然估计

考虑3个正态总体均值和方差都是未知参数及所取的3个正态总体样本数不等时, 均值和标准差的比在树序约束下的极大似然估计. 根据PAVA算法的思想, 给出了均值和标准差的比在树序约束下的极大似然估计的计算方法.     

多个正态总体均值与标准差比在简单树序约束下的最大似然估计

考虑k(k>3)个正态总体均值与标准差（均值和标准差均未知）之比在简单树序约束下最大似然估计的求解问题, 应用保序回归理论给出了计算均值和标准差最大似然估计的迭代算法, 并证明了所给迭代算法是收敛的, 给出了k=7时利用迭代算法的模拟结果.     

最大似然估计在一元线性回归中的应用

最大似然估计是参数估计的常用方法。应用最大似然估计方法估计一元线性回归方程中的未知参数,与用最小二乘估计得到相同的结果,说明此方法的适用性。     

对数正态分布参数的最大似然估计

对数正态分布是工程、医学、生物学中常见的分布之一。讨论分组数据情况下,对数正态分布参数的最大似然估计,给出分布函数似然方程组解的唯一性的一种证明方法。     

Pitman准则下带有半序约束的最大似然估计的优良性

利用正态总体的性质, 证明了当二维正态总体的均值满足一个或两个线性不等式约束时, 其线性函数的最大似然估计在Pitman准则意义下优于无约 束时线性函数的最大似然估计.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.