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《数学的实践与认识》2015,(16)
研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性. 相似文献
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Pareto分布环境因子的估计及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了Pareto分布环境因子的定义,讨论了在定数截尾样本下Pareto分布环境因子的极大似然估计和修正极大似然估计,并尝试把环境因子用于可靠性评估中.最后运用Monte Carlo方法对极大似然估计,修正极大似然估计和可靠性指标的均方误差(MSE),进行了模拟比较,结果表明修正极大似然估计优于极大似然估计且考虑环境因子的可靠性评估结果较好. 相似文献
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首先提出用Lap lace逼近方法对非线性再生散度随机效应模型的边缘对数似然函数进行近似,然后基于近似的边缘对数似然函数利用F isher'sscoring迭代算法得到了模型参数的极大似然估计.模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性. 相似文献
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本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,利用观测数据的Fisher信息得到参数极大似然估计的渐近方差和标准误差. 相似文献
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完全数据下Weibull分布参数的极大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在完全数据条件下对Weibull分布,分别使用Newton-Raphson算法、CM算法及修正的CM算法进行完全数据Weibull分布参数的极大似然估计计算,并且在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.从模拟结果来分析这三种算法在处理Weibull分布参数的极大似然估计的优良性. 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(9)
经验似然方法已经被广泛用于许多模型的统计推断.基于经验似然对Logistic回归模型进行统计诊断.首先给出模型的估计方程,进而得到模型参数的极大经验似然估计;其次,基于经验似然研究了三种不同的影响曲率;最后通过实例分析,说明了统计诊断方法的有效性. 相似文献
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Logistic回归系数极大似然估计的计算 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了Logstic回归系数的极大似然估计(maximum likelihood)的计算,并引入Levenberg—Marquardt算法,通过这代给出了Logistic回归系数的极大似然估计。 相似文献
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当分布密度的形式未知时,参数的极大似然估计没有明确的解析表达式,也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本,该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度,但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族,我们提出了拟极大似然估计的概念,同时,对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质,并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式,只与一已知的分布密度有关,使得通过计算机可以实现对其的求解。 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(24)
在构建随机效应面板数据Biprobit模型和部分可观测Biprobit模型的基础上,采用基于Halton序列的模拟极大似然法估计这类模型的参数.相比于采用传统的数值积分公式处理似然函数中二重积分的方法,依赖于Monte Carlo积分的模拟极大似然法具有不依赖于积分节点选取的数值稳定性,且无需过多抽样就可以保证求解的精度.模拟实验结果说明了算法的有效性,对农户消费信贷约束的实证结果表明,不同抽样次数下参数估计结果并无明显差别,算法具有稳定性. 相似文献