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陈杰东 《内江师范学院学报》2005,20(6):88-90
由于几何拓扑网络设计中许多问题都可以归结为极小极大问题，而熵函数法正是求解极小极大问题的一个强有力的数学工具，所以本文试图运用熵函数法求解一些几何拓扑网络设计问题．理论分析和试验结果均表明了熵函数法求解这些问题的有效性． 相似文献
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由于几何拓扑网络设计中许多的问题都可以归结为极小极大问题,而熵函数法正是求解极小极大问题的一个强有力的数学工具,所以本文试图运用熵函数法求解一些几何拓扑网络设计问题。理论分析和试验结果均表明了熵函数法求解这些问题的有效性。 相似文献
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本文对文[1]给出的一类半参数广义线性模型(semi-paramctric GLM),利用惩罚似然方法得到参数和非参数函数的惩罚似然估计。同时指出极小惩罚似然估计与惩罚加权最小=乘估计等价。 相似文献
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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
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林路 《邵阳学院学报(社会科学版)》2003,2(5):1-4
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
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一般概率统计教材主要介绍用微分法(见文中方法一)求参数的极大似然估计量,而某些总体参数的极大似然估计量用上述方法很难甚至不能求出,本文以例题的形式总结了参数极大似然估计量的几种求法.一、微分法这是一种用导数求似然函数最大值点的方法.各种教材对此法均有介绍,但应用实例却很少,现举一实际应用的例子. 相似文献
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贝叶斯推断中边际似然函数涉及到维数较高的复杂积分的计算，因而精确地计算边际似然函数往往有困难．经常会选择一种近似方法来估计边际似然函数，本文介绍边际似然函数的几种近似估计方法． 相似文献
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本文在不同损失函数下研究Topp-Leone分布参数的Minimax估计问题。首先给出了参数的最大似然估计,然后在对数误差平方损失函数和熵损失函数下导出了参数的Bayes估计和经验Bayes估计,最后应用Lehmann定理得到了参数的Minimax估计。 相似文献
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本文在不同损失函数下研究Topp-Leone分布参数的Minimax估计问题。首先给出了参数的最大似然估计,然后在对数误差平方损失函数和熵损失函数下导出了参数的Bayes估计和经验Bayes估计,最后应用Lehmann定理得到了参数的Minimax估计。 相似文献
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邹小云 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(23):8-10
在介绍极大似然估计与EM算法的基础上,探讨了基于EM算法的两混合正态分布极大似然参数估计,并举例说明了若干经典场合的极大似然估计的算法． 相似文献
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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
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本文构造了有限混合Bernoulli分布模型。由于有限混合Bernoulli分布模型依赖于参数的取值,我们必须求解未知参数的极大似然估计,基于常规方法求解对数似然函数的最大值点很困难,所以本文基于EM 算法研究了有限混合Bernoulli分布模型的参数估计,并利用R软件进行了随机模拟。 相似文献
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本文基于模糊变量的可信性分布,提出了模糊极大似然估计的概念,证明了模糊极大似然估计的不变性及其收敛性。 相似文献
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逐步二型删失数据在生存分析中的应用较为广泛,因此在逐步二型删失数据下推导了广义Pareto分布中的尺度参数的极大似然估计与Bayes估计的估计形式,并在平方损失函数下,基于MCMC方法与Lindley近似法,给出了广义Pareto分布尺度参数的Bayes估计.结果表明：贝叶斯估计方法优于极大似然估计方法,MCMC后验抽样下的Bayes估计优于Lindley近似方法. 相似文献
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基于雷达成像的熵函数优化方法(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析. 仿真结果表明, MEA算法存在局部最优问题, 作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数. 只有当该补偿相位矢量的初值选取合适, 使其处于像熵函数的全局最小点附近时, MEA算法才能收敛到全局最优解. 针对MEA算法的最优化问题, 给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法. 该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值. 该初值是最大似然准则下的估计结果, 可以使初始相位位于最优解附近. 然后, 利用快速MEA 算法进行局部搜索, 得到全局最优解. 仿真结果表明, 该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解, 还可避免步长、阈值等参数的选择与调整. 相似文献
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任晓 《涪陵师范学院学报》2005,21(5):53-55
本文介绍了自反Banach空间中一类非线性混合似变分不等式，利用极大极小不等式和辅助变分原理技术，给出了这类非线性混合似变分不等式解的存在性与唯一性的新证法。 相似文献
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基于时间序列数据,对Hull-White短期利率模型进行半参数估计。通过两阶段估计方法,原半参数估计模型转化为非参数估计模型和全参数估计模型。前者使用核函数估计方法,后者使用极大似然估计,从而简化整个参数估计过程。实证的结果表明,在给定合适窗宽条件下,基于Hull-White模型的似然值将得到改善。 相似文献
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假设第i个可修系统的失效时间遵从强度函数为vi(t) =αiβtβ - 1,αi>0 ,β >0的非齐次Poisson过程 ,其中尺度参数αi 互不相同 ,i=1,2 ,…… ,m ,那么可以用一个复合的非齐次Poisson过程来作为系统的失效模型。本文给出了定时截尾和定数截尾两种情况下 ,模型参数的极大似然估计 ,以及系统能达到的MTBF的极大似然估计 相似文献