带有讨厌参数的经验似然比置信区间

在许多情况下，形如θ０＝ＥＨ（Ｘ，μ）是人们所感兴趣的参数，这里Ｈ（·，·）是一已知在Ｒｄ×Ｒｋ上的连续实函数，其中，μ∈Ｒｋ是一讨厌参数，利用经验似然比泛函给出了θ０的经验似然比置信区间，属非参数方法，但其结果却类同于参数下的Ｗｉｌｋｓ定理和Ｏｗｅｎ的工作，同时给出了一些有用实例．     

A mixture likelihood approach for generalized linear models

A mixture model approach is developed that simultaneously estimates the posterior membership probabilities of observations to a number of unobservable groups or latent classes, and the parameters of a generalized linear model which relates the observations, distributed according to some member of the exponential family, to a set of specified covariates within each Class. We demonstrate how this approach handles many of the existing latent class regression procedures as special cases, as well as a host of other parametric specifications in the exponential family heretofore not mentioned in the latent class literature. As such we generalize the McCullagh and Nelder approach to a latent class framework. The parameters are estimated using maximum likelihood, and an EM algorithm for estimation is provided. A Monte Carlo study of the performance of the algorithm for several distributions is provided, and the model is illustrated in two empirical applications.     

基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法

常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。     

异方差的估计与实证

“异方差”是微观计量建模中不可回避的问题，尽管计量经济学理论从残差项出发给出大量的检验方法，但对如何估计异方差则没有给出明确答案。从数据分布出发，认为极大似然法在估计异方差方面具有独特的优势。首先建立异方差的极大似然估计模型，然后对一实际调查数据进行异方差估计。     

正交饱和设计中广义似然比检验的势函数(英文)

在试验误差服从正态分布的条件下,为Al-Shiha和Yang提出的正交饱和设计逐步检验法确定了一个势函数．该方法是由正态假设下的广义似然比检验统计量导出的,原先只能通过随机模拟来与其他方法比较．通过本文导出的势函数解析式,使得有可能将该方法与著名的Lenth方法等进行精确比较．     

n维空间中质点之间距离分布及其特征

提出了随机分配的质点之间距离分布的概念,给出了最近距离分布公式,得到了最近距离和k次距离分布的众数,矩及质点空间密度D的充分统计量和极大似然估计.     

含一个解释变量的不独立变量含误差模型

变量含误差模型是一类常见的统计模型,国内外的许多学者在这方面都进行了大量的研究,并且得到了一些很完美的结果,但大量工作是有关独立变量含误差模型的研究.讨论了一类含一个解释变量的不独立变量含误差模型,完成了真值x的估计,并给出了相应的参数估计.     

一类新的矩阵椭球等高分布族

本文引进一类新的矩阵椭球等高分布族F_G(n×p),讨论其性质,并给出它的线性变换族F_G~+(n×p)中参数M_1Σ和F_G~*(n×p)中参数λ_i,Q_i,i=1,…,r的极大似然估计和似然比检验     

数据模拟与模型参数的回报

模型参数估计方法的优良性可用数据模拟一参数回报的方法进行检验.本文建立了一类与Rasch模型相关的展开模型,着重讨论了该模型参数的回报与比较,以此为实例概要地介绍了数据模拟—参数回报的基本技术.     

多传感器阵列信号的分布式恒虚警检测

对于均匀Gauss背景中的Swerlling II型起伏目标的多传感器分布式恒虚警检测,为了充分利用阵列雷达接收信号间的相位关系,采用了相干检波信号处理方式.针对局部检测统计量信息量大,通信带宽小的特点,结合实际检测中信号强度未知等困难,提出了广义似然比恒虚警(GLR-CFAR)局部处理算法.仿真结果表明,该检测方式性能接近最优性能,传感器积累对信噪比改善明显,达到3～7 dB, 提高小信号目标的检测概率,且具有实现简单的优点.因此,此方法适合用于多雷达检测场合.