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1.
AMSAA模型的参数估计方法 总被引：1，自引：0，他引：1
对AMSAA模型，很多学已研究出许多参数估计的方法。在本中，我们对最小二乘法，图估计法，极大似然法，Bayes估讨法，微分回归法，正态概率积分变换法，最佳线性无偏估计法，最佳线性不变估计法，矩估计法和指数平滑法等估计方法进行了系统的总结，对某些问题进行了进一步的讨论。 相似文献
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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
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在多元线性回归模型参数估计中,采用普通最小二乘法,必须在遵循经典的假定的条件之下才具有良好的性质,在违背基本假定的情况下,比如存在异方差和序列相关时,最小二乘法将不再是最佳的线性无偏估计量。而在放宽经典的假设之下,应用极大似然估计法和矩估计法仍然得到了与普通最小二乘法相同的结果。 相似文献
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对回归模型进行参数估计时,常用的两种重要方法是普通最小二乘法和最大似然法。随着社会的发展,普通最小二乘法的不足之处日益显现,另一种新的参数估计方法——累积法的推广和运用,为我们提供了新的研究思路。本文通过对这三种参数估计方法进行分析与比较,得出了一些新的启示。 相似文献
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陈斌 《南通职业大学学报》1996,(1)
本文根据充分利用样本信息及变换分析的思想,讨论了一种用极大似然估计确定回归模型,用最小二乘估计确定回归系数的两步回归方法.解决了回归模型不是确定时的回归问题,并对一元情况进行了实例计算和分析. 相似文献
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鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法,就同一地区TM影像应用这五种方法进行土地利用分类,对比分析这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法,所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义。 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