极大似然估计相关论文
随着科技的高速发展,战场态势评估已成为现代化战争中的必然选项。目标意图识别是战场态势评估中的一个重要环节。在高度信息化、......
经济数据常存在空间相关性，忽略空间相关性会引发内生性问题，导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上......
文章以我国31个省份为研究对象，从旅游产业结构规模化、合理化、高级化的量、高级化的质和效益表现五个维度构建结构视角下旅游产业......
威布尔（Weibull）分布极其广泛地被应用于生存分析和可靠性分析中,其形状参数和尺度参数在应用中通常用极大似然法及其相关数值方法来......
多传感器机器人定位信息由于存在定位信息量大、干扰因素多等原因，导致挖掘精度差、耗时长、内存占用率高的问题。提出基于深度估计......
贝叶斯非参数是统计学中一个新的发展迅速的领域,因其稳健和灵活的统计分析,成为贝叶斯统计中一个不可或缺的组成部分,广泛的应用......
隐马尔可夫模型是一个基于随机过程的统计概率模型,模型包含状态序列和观测序列两部分,其中,表示状态的马尔可夫序列是不可观测的,......
极大似然估计法是最重要且应用最广泛的参数估计方法,本文针对电子信息类专业对极大似然估计法的教学设计进行了新的尝试,在教学实......
随着大数据时代的发展,数据的统计分析变得越来越重要.如何对这些数据进行有效地建模分析成为了我们的最新挑战.在自然科学和工程......
在计量经济学中,许多统计学家和经济学家开始研究模型不确定性下的参数估计,其中受欢迎的两种方法是模型选择和模型平均。在模型选......
中国经济在以往的四十年中取得了举世瞩目的发展成就,人民生活水平也获得了显著提升,然而群体间的收入和财富差距越来越大,我国的......
在生存分析中,受客观条件限制有时无法知道事件发生的具体时间,只能知道事件发生的时间区间,这就产生了区间删失数据。已知总体的......
Pareto分布近年因为其良好的性质,在各领域的应用越来越受到研究者的重视。本文在逐步Ⅰ型区间删失的条件下,对单参数Pareto分布的......
本文研究病例对照数据下Logistic回归模型的理论及应用.Logistic回归模型是分析类别数据的最流行的统计模型之一,其理论研究和应用......
针对零件尺寸异常检测中废品样本难以获取,并且特征维度不高的特点,提出一种建立基于数据分布特性的多元高斯分布模型对零件尺寸是......
随着叶片更长和塔架更高的发展趋势,长期处于恶劣环境下运行的大型风力机因振动问题引起的故障甚至倒塔现象日益突出,这给风电行业......
在逐次Ⅰ型混合截尾样本下,研究具有相关性应力-强度模型的可靠性.假设应力和强度分布为参数不同的指数分布,选用FGM copula作为连......
近年来,随着衍生品市场的兴起和现代风险管理的发展,原有的流动性风险、信用风险以及市场风险等一阶矩风险源研究已不能满足市场需......
近年来,对可靠度问题的研究是一个很热门的话题.可靠度是度量产品质量的重要指标,产品的可靠度不仅影响产品的性能,而且影响社会的......
随着高速数字电路的发展,模数转换器（analog-to-digital converter,ADC）已经成为现代数字处理系统中不可或缺的组成部分。ADC的性能......
在CAT初始阶段被试作答的信息较少,对被试能力进行合理和稳健的估计比较困难。本文设计CAT测试过程的代表性测验样例,使用不同能力......
结构方程模型已被广泛应用于心理学、教育学、以及社会科学领域的统计分析中。结构方程模型分析中最常用的估计方法是基于正态分布......
隐马氏模型（hidden Markov models）是一类统计模型，简称HMMs。它包括一个不被直接观测的马尔可夫过程和一个与之相关的可观测过程。这......
隐马氏模型（hidden Markov models）是一类统计模型，简称HMMs。它包括两个随机过程，其中一个是不能够被直接观测到的并且具有马氏性，称之......
提出了广义Birnbaum-Saunders分布,完善了Birnbaum-Saunders分布.Birnbaum-Saunders分布是逆高斯分布和互补倒数的等权混合,通过将......
对于经典的回归模型来说,各随机误差项的方差彼此无显著差异,即具有方差齐性,这是回归分析的一个基本假定.在此假定下,常规的统计......
本文主要研究卡尔曼滤波在利率期限结构模型的应用,全文共分五部分.主要内容为：第一章为绪论部分,介绍了卡尔曼滤波的研究内容和发......
Birnbaum-Saunders分布（以下简称为BS分布）广泛应用于疲劳寿命问题的研究.本文通过BS分布增加一个参数推广得到广义Birnbaum-Saunder......
在科学技术高速发展的当今社会,产品的复杂程度也在不断提高。因此针对复杂系统所体现出的寿命长、成本高、样本少和失效模式多样......
长记忆性是金融时间序列的一个重要特征,Granger（1980）和Hosking（1981）提出的ARFIMA模型是长记忆时间序列分析的一个重要工具。研究表......
隐马氏模型（Hidden Markov Models）是一类统计模型，简称HMM。它包括一个不被直接观测的马尔可夫过程和一个与之相关的可观测过程。隐......
非寿险随机准备金评估在保险公司的风险管理中起着至关重要的作用,过高的准备金会导致资金得不到充分利用,若准备金不足则会使得保......
离散广义逆威布尔分布（DGIWD）是通过将广义逆威布尔分布离散化得到的,该分布补充了寿命数据存在离散型的情况。在实际中,寿命试验通......
现实生活中的属性网络分析是一个复杂的问题。高质量社区能够捕获属性网络全局的重要信息,研究可解释性社区发现方法可为推动相关......
在日常的统计工作中,数据的采集是必不可少的工作.而在实际工作中,由于种种原因,人们经常会遇到各种各样的数据缺失.比如试验样本......
在实际问题的研究中,缺失数据的出现已经成为一种普遍存在的现象.由于缺失数据的存在,往往会导致估计量的偏差和估计方差的增大,还......
偏slash分布是一类具有偏斜和厚尾性质的分布,它主要用于模拟研究,近年来被广泛用于分析金融、医学、气象等领域中的数据。然而在......
本文提出了基于相依计数序列的一阶随机系数整值自回归模型（RCINARD（1））以及新型基于广义相依计数序列的一阶随机系数整值自回归模型（RC......
针对现实生活中大量数据存在偏斜的情况,构建偏正态数据下的众数回归模型.又加之数据的缺失常有发生,采用插补方法处理缺失数据集,......
针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数.基于EM算法......
在传统的定时和定数截尾试验的基础上,该文首次提出了一种新的截尾试验方案:双定数混合截尾.基于这类截尾数据求出了两参数Pareto......
实证研究发现,大量现实网络的度分布都是幂律分布.本文主要研究连续型幂律分布的参数统计性质,考虑了参数估计、假设检验和似然比......
随着电路集成度的提升,“黄金标准”蒙特卡洛仿真的耗时越来越不可接受,统计静态时序分析方法（Statistical Static Timing Analysis......
