两混合正态分布的参数估计方法

对两混合正态分布的参数估计问题进行了研究,在传统的极大似然估计的基础上运用EM算法来求解参数估计.首先给出了EM算法的基本原理,然后针对两混合正态分布推出了参数估计的迭代公式,最后用例子验证了参数估计的可靠性.     

基于EM算法实现混合密度极的大似然参数估计

在介绍极大似然估计与EM算法的基础上,探讨了基于EM算法的两混合正态分布极大似然参数估计,并举例说明了若干经典场合的极大似然估计的算法．     

混合系数线性模型的参数估计

将从整体数据出发,继续讨论a和b的估计,并且在系数矩阵呈病态的情况下,给出了可估函数c′d的最佳线性无偏估计。在系数矩阵趋于病态的时候,这里提出一种新的估计—局部Stein估计。这是在混合系数线性模型参数的Stein估计的基础上对LS估计的一种改进估计。     

双边定数截尾下线性指数分布的参数估计

在双边定数截尾样本下讨论了线性指数分布中未知参数的极大似然估计和Bayes估计.通过Newton-Raphson迭代法得到了参数的极大似然估计,并证明了极大似然估计的唯一存在性.选取无信息先验分布与共轭先验分布,分别在对称损失函数和非对称损失函数下,通过Tierney-Kadane近似讨论参数的Bayes近似估计.利用MatlabR200b模拟了未知参数的极大似然估计的均方误差以及Bayes估计的均方误差,结果表明：不同样本量不同截尾方案下,选取Gamma先验分布并在平方损失函数下,未知参数的Bayes估计的均方误差是最小的.     

基于多元线性回归模型参数估计的等价性证明

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。     

广义线性模型极大似然估计弱相合性的数值模拟

广义线性模型是经典线性模型的自然推广,它是一类应用广泛的统计模型.选择Probit模型,利用matlab编程,通过数值模拟的方法验证了广义线性模型的极大似然估计的弱相合性.     

多元模糊线性回归模型的参数估计

该文考虑了多元模糊线性回归模型,先将一元模糊线性回归模型的参数估计的结果加以推广,接着给出了多元线性回归模型参数的h-最优线性相关估计。     

双参数指数分布母体的参数估计

对论双参数指数分布母体的参数估计，给出两种求参数置信区间的方法．     

基于2PLM项目参数估计的病态矩阵控制

病态矩阵是IRT理论中项目参数估计必然面对的问题．本文以2PLM参数估计为例．推导出参数估计迭代公式，系统阐述了三种病态控制方法的原理及在编程中数据处理的技巧。     

连续型幂律分布的参数估计

文章探索连续型幂律分布的参数估计,主要研究参数的极大似然估计和有效估计.给出了参数的一个渐近有效估计,并且证明了不存在参数的有效无偏估计。     

基于Rasch模型的参数估计方法比较研究

本研究的目的是基于Rasch模型,比较联合极大似然估计法、边际极大似然估计法和EM算法、边际贝叶斯估计法参数估计结果的准确程度。实验数据为2 185名被试在HSK试卷170道试题中的作答矩阵,考虑到初值和收敛精度对参数估计结果的影响,将三种参数估计方法按照初值设置和收敛精度不同分别进行参数估计,然后通过计算项目参数估计标准误判断参数估计方法的准确度。     

部分线性回归模型中的差分两参数估计

考虑部分线性回归模型中回归系数的估计问题,提出一类新的差分两参数估计.同时讨论新估计的优良性.     

等比数列应力条件下产品寿命的参数估计

通过讨论产品寿命服从指数分布的情况、等比数列应力加速寿命的分布函数及数学模型,给出了相对应的标准时间下的参数估计.     

等价限制线性模型中极大似然估计的稳健性

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。     

线性模型中的最大似然估计的通有稳定性

本证明了线性模型中回归系数的最大似然估计关于随机误差的通有稳定性。     

线性模型中参数估计的影响分析

研究数据对参数估计的影响是一个重要的问题。找出那些对回归分析影响很大的数据是非常有理论价值和应用价值的。本文主要介绍这方面的基本结果。     

Weibull分布的参数估计

本讨论了三参数Weibull分布的参数估计问题，分别给出了参数的矩法估计和最大似然法估计。某些气候要素极值如风速极值的渐近分布以很高的拟合精度遵循三参数Weibull分布。     

混合系数线性模型参数的可容许估计

讨论了混合系数线性模型参数估计,给出了完全随机系数的线性模型参数的新估计,证明了这个估计量的可容许性.     

指数分布回归模型的统计诊断

对指数分布回归模型进行参数估计和统计诊断,首先给出参数的迭代算法,分析了数据删除模型,得到了诊断统计量广义CooK距离的一阶近似以及似然距离的一阶近似公式,最后进行实际问题应用的分析,发现两个统计量对强影响点有一定判别作用.     

线性混合模型中方差分量的估计的改进

线性混合模型是一类有着广泛应用的统计模型,对其中的方差分量,常使用方差分析法来估计。本文研究了在一种特殊情况下,含三个方差分量的线性混合随机效应模型的ANOVA估计,讨论了在何种条件下此估计在均方损失下一致优于ANOVA估计。由于此方差分析估计取负值的概率大于零,用在某非负点截尾的方法给出了方差分量的非负估计,并给出了得到的估计在均方损失意义下优于截尾之前的估计的充分条件。