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本文的研究目标是离散观测下正倒向随机微分方程中未知参数的估计及其性质.作为第一步,本文考虑一个线性模型.本文先导出两个状态过程的关系式,进而找到离散观测数据的似然函数.最后详细讨论最大似然估计量的相合性和渐近正态性. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2020,(2)
分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去. 相似文献
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在分析具有异质性和非对称性数据时,偏正态混合模型提供一种比经典的Gauss混合模型更为灵活的建模方式.然而,由于无界的似然函数和发散的形状参数,该模型的极大似然估计并未被正确定义,进一步导致不理想的推断过程.为同时解决这两个问题,本文基于惩罚似然提出一种新的估计方案,并证明在混合分布的类别个数大于或等于真实的类别个数时,相应的惩罚极大似然估计是强相合的.同时,本文也提出相应的惩罚EM (expectation maximization)算法来计算惩罚估计.最后,通过模拟分析与现有方法比较研究估计方法在有限样本下的表现,并采用两个实例说明方法的有效性. 相似文献
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本文研究既含有固定效应又含有随机效应的线性混合模型,在随机效应的方差不同即异方差情况下,即考虑方差受外界因素的影响,如温度、湿度等,我们称之为协变量,在有协变量情况下对方差建立对数线性模型,运用最大似然估计讨论了固定效应的估计和随机效应的预测,并且用约束最大似然(REML)方法研究对数线性模型中参数和随机误差中参数(离差参数)的估计,并讨论估计量的性质及离差参数估计量的渐近正态性。 相似文献
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WEIBULL分布函数形式的选取对参数似然估计的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
董双林 《应用数学与计算数学学报》1988,(1)
§1.引言参数估计的最重要的方法之一就是Fisher所提出的极大似然方法,极大似然估计量具有我们所期望的一些优良特性.例如,这个估计量是一致估计量和渐近正态的;当样本较大对,一般还是有效估计量;如果它是偏倚的,常可用简单的调节来去掉偏倚性;如果参数θ具有一个充分估计量,则θ的极大似然估计量必然是这个充分估计量的单值函数,如果其反函 相似文献
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最大似然估计的一个推广 总被引:3,自引:0,他引:3
我们常常会遇到最大似然估计不存在的情况,这种情况以在非正态回归模型中最为典型。当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然估计的定义,讨论了它的性质,并得到了利用投影变换确定具有有限广义最大似然估计的线性函数的方法。最后,通过几个常见的定性资料统计模型的实例,展现了求广义最大似然估计的实施过程。 相似文献
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由于EV(Errores-in-Variables)模型(也称测量误差模型)的最大似然估计由正交回归给出,而正交回归对污染数据是敏感的,所以,需要采用稳健的统计方法来估计模型参数。本文在多元EV模型中引入稳健GM-估计量,把一元正态EV模型的若干结果推广到多元情形,所得的稳健性结果不仅更具一般性,而且还修正了文献中对一元情形给出的一个错误结果。 相似文献
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本文主要研究带有协变量的序贯k-out-of-n模型.我们假定给定协变量寿命的分布是指数分布,对指数分布的刻度参数建立了对数线性模型.研究了在序约束下模型参数的最大似然估计及最大似然估计量的性质,并且给出了最大似然估计的具体算法并进行了模拟. 相似文献
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研究了一个简化的新的Laplace AR(1)模型参数的条件最小二乘估计和最大拟似然估计,并讨论了它们的强相合性和渐近正态性.通过数值模拟和实际例子,说明了最大拟似然估计及模型的优越性. 相似文献
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半参数广义线性混合效应模型在心理学、生物育种、医学等领域有广泛的应用. Zhang(1998)用最大惩罚似然函数的方法(MPLE)对模型的参数和非参数部分进行了估计, 而Zhang (1998) MPLE方法只适用于正态数据模型. 对于泊松等常用的模型, 常的方法是将随机效应看作缺失数据, 再引入EM算法. 本文基于McCulloch 1997)提出的MCNR算法, 此算法推广到半参数广义线性混合效应模型中并得到相应的估计算法. 于非参数部分, 本文采用P样条拟合并利用GCV方法选取光滑参数, 时证明了所得估计的相合性和渐近正态性. 最后, 过模拟和实例与其它算法作比较验证本文估计方法的有效性. 相似文献