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A LAW OF ITERATED LOGARITHM FOR THE MLE IN A RANDOM CENSORING MODEL WITH INCOMPLETE INFORMATION 总被引：1，自引：0，他引：1
In this article, a law of iterated logarithm for the maximum likelihood estimator in a random censoring model with incomplete information under certain regular conditions is obtained. 相似文献
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针对超高维二分类数据,基于条件信息熵构建了无模型下的判别筛选指标,对连续型特征进行筛选.在一定的正则条件下证明了确定筛选性质和指标排序相合性,并使用蒙特卡罗模拟和实例分析验证了筛选方法的有效性. 相似文献
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特征筛选方法是处理超高维数据的一种快速有效的降维方法.针对超高维判别分类数据,提出一种改进的超高维特征筛选方法,方法不需要特定的模型假定;可以处理多分类响应变量情形;可适用于离散型或连续型协变量情形;对服从重尾分布的协变量,方法仍具有较好的稳健性.从理论上证明了所提出特征筛选方法满足确定筛选性和指标排序相合性,并通过数值模拟和实例分析在有限样本条件下验证了方法的有效性. 相似文献
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通过引入Lebesgue-Stieltjes测度,利用Fubini定理给出右连续增函数的分部积分公式的证明. 相似文献
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本文考虑带有不完全信息随机截尾试验模型,当模型中寿命随机变量的总体分布类型完全未知时,针对总体均值型参数进行统计推断,构造经验对数似然比统计量,模拟表明该统计量的分布与标准卡方分布拟合得很好,由于数据是不完全数据,借鉴[11]采用广义EM算法计算该统计量,数值模拟表明这是个行之有效的方法. 相似文献
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