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相似文献
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1.
对两混合正态分布的参数估计问题进行了研究,在传统的极大似然估计的基础上运用EM算法来求解参数估计.首先给出了EM算法的基本原理,然后针对两混合正态分布推出了参数估计的迭代公式,最后用例子验证了参数估计的可靠性.  相似文献   

2.
基于逐步Ⅱ型删失数据,假设在每一阶段退出试验的样品是随机的情况下,对BurrⅢ分布中的形状参数进行估计。定义了BurrⅢ分布形状参数的极大似然估计、EM估计和贝叶斯估计三种估计方法的估计式。同时,给出了EM估计的近似置信区间与贝叶斯估计的HPD置信区间。此外,利用Monte-Carlo模拟,对上述三种估计方法的效果进行了对比分析。模拟结果表明,在均方误差(MSE)准则下,贝叶斯估计优于EM估计,更优于极大似然估计,同时两种置信区间的区间长度近似。  相似文献   

3.
本文通过实例阐述了极大似然估计法在不同概率估计问题中的具体应用.  相似文献   

4.
极大似然估计及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
讨论了极大似然估计原理及求法,说明了极大似然估计在不同分布和参数空间的应用,阐述了生命表中在单风险非完整样本数据环境中表格生存模型的极大似然估计方法.  相似文献   

5.
最大似然估计教学中的几点注记   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文总结了最大似然估计教学中容易忽视的一些问题,并对最大似然估计中出现的一些特殊情况进行了举例说明,特别指出不是所有参数都有最大似然估计.  相似文献   

6.
本研究的目的是基于Rasch模型,比较联合极大似然估计法、边际极大似然估计法和EM算法、边际贝叶斯估计法参数估计结果的准确程度。实验数据为2 185名被试在HSK试卷170道试题中的作答矩阵,考虑到初值和收敛精度对参数估计结果的影响,将三种参数估计方法按照初值设置和收敛精度不同分别进行参数估计,然后通过计算项目参数估计标准误判断参数估计方法的准确度。  相似文献   

7.
文章首先介绍了极大似然估计,然后综述了极大似然估计的优良性质,同时探讨了在应用极大似然估计时所应注意的问题。  相似文献   

8.
稳健性分析是判断估计值与真实值之间差异是否重要的一种方法。限制线性模型下的极大似然估计的稳健性是当前大家比较感兴趣的一个问题。笔者在前人的基础上,给出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵的稳健性统计量,并对其进行分析,得出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵不敏感。  相似文献   

9.
由Owen(1988)提出的经验似然是一种重要的统计方法.本文主要研究经验似然的基础之一——无偏估计函数的选择问题。为此,定义了基于最优无偏估计函数的最优经验似然,得到了最优无偏估计函数的性质,研究了最优无偏估计函数的构造方法.最后,将这种方法推广到拟似然。  相似文献   

10.
极大似然估计在参数的点估计方法中是一个重要的估计方法,并且其估计值有很多优良的统计性质。在教学中,由于此方法计算较为复杂,学生学习起来较为困难。主要介绍了极大似然估计的容易理解的课堂讲授方法。  相似文献   

11.
本文按照"将学习的主动权还给学生"的指导思想,提出极大似然估计这节课的课堂教学过程设计。  相似文献   

12.
关于最大似然估计的教学   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过浅显事例说明最大似然原理,给出最大似然估计的主要方法。  相似文献   

13.
正态分布为概率论中很重要的一种分布,在科学研究中有着重要的地位,该分布由均值和方差两个变量决定。常用的参数估计法为矩法估计和极大似然估计,经验似然作为一种新的估计方法,同样适用于其它常用的分布。  相似文献   

14.
在双边定数截尾样本下讨论了线性指数分布中未知参数的极大似然估计和Bayes估计.通过Newton-Raphson迭代法得到了参数的极大似然估计,并证明了极大似然估计的唯一存在性.选取无信息先验分布与共轭先验分布,分别在对称损失函数和非对称损失函数下,通过Tierney-Kadane近似讨论参数的Bayes近似估计.利用MatlabR200b模拟了未知参数的极大似然估计的均方误差以及Bayes估计的均方误差,结果表明:不同样本量不同截尾方案下,选取Gamma先验分布并在平方损失函数下,未知参数的Bayes估计的均方误差是最小的.  相似文献   

15.
为了检测数据是否符合给定的模型,需要对数据进行统计诊断.研究了基于最大Lq似然估计的广义非线性模型的统计诊断问题.利用3个统计诊断量来检验数据中是否都存在异常点.模拟结果显示,当样本容量较小时,使用最大Lq似然估计方法得到的诊断统计量的结果要比使用极大似然估计(MLE)方法得到的结果大;随着样本容量的增加,它们之间的区别逐渐减小.因此,使用最大Lq似然估计方法比用MLE方法更容易找到数据中的异常点.  相似文献   

16.
文中对U={θ-1/2,θ+1/2}上参数θ常用的三个极大似然估计及修正后的极大似然估计,从均方误差角度进行比较,得出了较优的估计,并证明其相合性及UMVUE.  相似文献   

17.
EM算法是一种非常流行的极大似然估计方法,是一种当观测数据为不完全数据时求解最大似然估计的迭代算法,也是估计有限混合模型参数十分有效的算法.然而,EM算法是一个局部最优算法,常常容易陷入局部最优解,使得它的初始值对算法的结果有着极其重要的影响.因此采用k均值算法来初始化EM算法并将聚类结果同直接用EM算法得到的聚类结果相比较.数值试验表明经过初始化的EM算法的聚类效果要明显好于原始EM算法的效果.  相似文献   

18.
本文给出了似然函数与熵函数的关系式,详细论述了二者含义的差异。通过具体事例的分析得出熵极大时,似然极小,似然极大时,熵极小的结论。  相似文献   

19.
极大似然估计是一种广泛应用的统计方法,本文旨在以一种大众化的语言使读者至少必须搞清楚几个问题:估计什么?需要什么前提或假设?如何估计?估计的准确度如何?  相似文献   

20.
文章探索连续型幂律分布的参数估计,主要研究参数的极大似然估计和有效估计.给出了参数的一个渐近有效估计,并且证明了不存在参数的有效无偏估计。  相似文献   

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