基于最大L_q似然估计的广义非线性模型的统计诊断(英文)

为了检测数据是否符合给定的模型,需要对数据进行统计诊断.研究了基于最大Lq似然估计的广义非线性模型的统计诊断问题.利用3个统计诊断量来检验数据中是否都存在异常点.模拟结果显示,当样本容量较小时,使用最大Lq似然估计方法得到的诊断统计量的结果要比使用极大似然估计(MLE)方法得到的结果大;随着样本容量的增加,它们之间的区别逐渐减小.因此,使用最大Lq似然估计方法比用MLE方法更容易找到数据中的异常点.     

一种基于轮廓波变换和统计模型的图像去噪算法的研究

本文提出了一种基于轮廓波（Contourlet）变换和统计模型相结合的图像去噪方法。Contourlet变换能够更好地表征图像各个方向的特征．通过对特征系数的分析．估计统计模型,利用近似最大后验概率估计（MAP）做局部方差估计并且和噪声方差的估计比较来达到去噪的目的。为了克服缺乏平移不变性所带来的Gibbs效应,本文采用循环平移法进行优化,有效地克服Gibbs效应。与小波变换去噪法和Contourlet变换阈值去噪法比较,该算法不仅能够提高图像去噪的PSNR,而且能够更有效地保持图像的边缘和细节。     

相依样本下参数的经验欧氏似然比统计量

在强平稳的相依样本下讨论半参数模型参数的经验欧氏似然比统计量．     

统计建模中的优化函数模型设计准则

本文从平稳时间序列入手,探讨了最小K-L信息量统计建模的优化模型设计准则.并从实验的角度出发,给出了优化模型设计准则的计算方法,从而突出了统计建模的实用价值.     

遥感图像分类方法比较研究

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。     

一类污染数据回归模型参数的最大似然估计及若干不变性

摘要 本文研究一般的线性回归模型的观测向量受到一种污染时未知参数的最大似然估计,并讨论了若干用于统计推论的统计量在污染下的不变性。不变性的研究提示我们,在何种统计推断中可无视污染的影响。     

基于AIC法则和极大似然法的系统辨识分析探讨

系统辨识在当今社会中获得了广泛的应用,本文运用参数辨识方法对带有白噪声的系统进行辨识,分析研究关于系统辨识的原理和辨识过程.并设计M序列作为系统的输入与干扰信号,运用AIC法则对系统的阶次进行辨识,然后用极大似然法则对系统参数采取辨识并对结果进行了分析讨论.     

右截尾数据处理方法简析

电子元器件可靠性寿命分析中,右截尾类型的数据居多,针对此类数据的分析方法也很多。其中,线性回归和极大似然估计应用较广。在此,运用实例对这两种方法进行了对比分析,指出了使用线性回归法进行参数估计的缺点,说明极大似然估计法是比线性回归法更优的统计模型。     

Bayesian模型中边际似然函数的估计

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．     

鞅差序列下部分线性模型中非参数分量的经验似然的置信区间

构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形部分线性模型非参数分量的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为X1^2,在此基础上构造了部分线性模型非参数分量的经验似然置信区间．