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线性再生散度模型的极大L_(q)-似然估计
1
作者 吴乔艳 胡宏昌 《应用概率统计》 北大核心 2025年第4期555-571,共17页
线性再生散度模型是线性回归模型、广义线性模型和指数线性模型等统计模型的自然推广,极大L_(q)-似然估计是极大似然估计的推广.本文在Fahrmeir等人的基础上,得到了线性再生散度模型的极大L_(q)-似然估计的弱相合性、强相合性与渐近正态... 线性再生散度模型是线性回归模型、广义线性模型和指数线性模型等统计模型的自然推广,极大L_(q)-似然估计是极大似然估计的推广.本文在Fahrmeir等人的基础上,得到了线性再生散度模型的极大L_(q)-似然估计的弱相合性、强相合性与渐近正态性,推广了现有的相关结论.最后,给出了一个模拟算例,结果表明:估计方法是有效的;极大L_(q)-似然估计具有良好的稳健性. 展开更多
关键词 线性再生散度模型 极大L_(q)-估计 弱相合性 强相合性 渐近正态性
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基于拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构学习
2
作者 赵新宇 胡莹莹 孙毅 《应用概率统计》 北大核心 2025年第3期467-481,共15页
基于连续优化的学习方法,本文提出了一种基于节点拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构估计算法(NOE-MLE算法).该方法第一阶段通过最小二乘损失以及最大无圈子图进行节点序的估计,第二阶段基于估计出的节点序,对DAG的加权邻接矩阵上三角部... 基于连续优化的学习方法,本文提出了一种基于节点拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构估计算法(NOE-MLE算法).该方法第一阶段通过最小二乘损失以及最大无圈子图进行节点序的估计,第二阶段基于估计出的节点序,对DAG的加权邻接矩阵上三角部分进行估计,使用基于自适应Lasso的极大似然函数学习贝叶斯网络结构.数值模拟表明该方法在保证了精度的同时,可以在更短的时间内完成网络结构学习. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 DAG 极大估计 自适应Lasso
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空间自相关性异质特征的局部极大似然估计及在手足口病防护中的应用
3
作者 杨晓兰 张辉国 胡锡健 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-192,共14页
空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关... 空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关回归系数设为随地理位置发生变化的变系数函数,实现同时对空间自相关性的局部异质特征和非平稳回归关系建模,提出异质性空间自回归变系数模型的局部常数极大似然和局部线性极大似然估计方法。进行数值模拟,结果表明:局部线性极大似然估计和局部常数极大似然估计方法在有限样本下具有一致性和有效性,本文所提出的模型和估计方法具有良好表现。利用所研究的模型和提出的估计方法对2018年我国手足口病发病率与影响因素进行分析,发现各省(自治区、直辖市)的局部空间自相关性呈现西部偏高,中部和东部偏低的趋势,存在一定差异性,各影响因素对手足口病发病率的影响程度也随空间位置的变化而有所不同。 展开更多
关键词 异质性空间自回归变系数模型 空间自相关异质性 局部常数极大 局部线性极大 手足口病
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估计三种常用疲劳应力-寿命模型P-S-N曲线的统一经典极大似然法 被引量:40
4
作者 赵永翔 王金诺 高庆 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期83-90,共8页
拓展经典极大似然法到Langer模型,提出了估计三参数、Langer和Basquin三种常用疲劳应力-寿命模型P-S-N曲线及其置信限的统一方法。方法用于处理极大似然法疲劳试验得到的S-N数据。该试验在特别关注的参考载荷试验一组试样,其余试样在... 拓展经典极大似然法到Langer模型,提出了估计三参数、Langer和Basquin三种常用疲劳应力-寿命模型P-S-N曲线及其置信限的统一方法。方法用于处理极大似然法疲劳试验得到的S-N数据。该试验在特别关注的参考载荷试验一组试样,其余试样在不同载荷下试验。以参考载荷试验数据的统计参量为基础,按照每个模型中材料常数协同处于相同概率水平原则,将曲线表示为对数疲劳寿命均值和均方差线的广义形式,至多4个材料常数。曲线中的材料常数按极大似然原理采用数学规划法求出。45#碳钢缺口试样(kt=20)对称循环加载试验数据的分析说明了方法的有效性。分析还揭示合理模型有必要通过比较拟合效果、预计误差和应用安全性来确定。三参数模型的拟合效果最好,Langer模型稍差,Basquin模型较差。从拟合效果、预计误差和应用安全性角度,Basquin模型不适于描述该套数据。此外,经典极大似然法估计结果可能因受局部统计参量影响而给出非安全估计,有必要发展改进的可以最大限度减小这种影响的方法。 展开更多
关键词 疲劳 应力-寿命模型 P-S-N曲线 经典极大
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基于StN分布下联合位置与尺度模型的极大似然估计 被引量:11
5
作者 吴刘仓 马婷 戴琳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2013年第3期671-676,共6页
在社会和经济等领域中存在大量的异方差数据,而且人们非常关注方差的变化,所以在研究社会经济现象时方差建模与均值建模同等重要;相对于对称分布,偏态分布更能获得更全面准确、更及时有效的信息,文章基于以上两点,研究提出基于偏t正态分... 在社会和经济等领域中存在大量的异方差数据,而且人们非常关注方差的变化,所以在研究社会经济现象时方差建模与均值建模同等重要;相对于对称分布,偏态分布更能获得更全面准确、更及时有效的信息,文章基于以上两点,研究提出基于偏t正态分布(StN)的联合位置与尺度模型,并给出该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的. 展开更多
关键词 StN分布 联合位置与尺度模型 极大估计
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多维广义线性模型拟极大似然估计的弱相合性 被引量:13
6
作者 廖源 张三国 薛宏旗 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第3期288-294,共7页
本文考虑多维广义线性模型的拟似然方程sum from i=1 to n X_i(y_i-μ(X_i^1β))=0,在一定条件下证明了此方程的解(?)渐近存在,并得到了其收敛速度,即■_n-β_0=O_p(■_n^(-1/2)),其中β_0为参数β的真值,■_n是方阵S_n=sum from i=1 to... 本文考虑多维广义线性模型的拟似然方程sum from i=1 to n X_i(y_i-μ(X_i^1β))=0,在一定条件下证明了此方程的解(?)渐近存在,并得到了其收敛速度,即■_n-β_0=O_p(■_n^(-1/2)),其中β_0为参数β的真值,■_n是方阵S_n=sum from i=1 to n X_iX_i^1的最小特征值. 展开更多
关键词 多维广义线性模型 极大估计 弱相合性 收敛速度
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无尺度偏差和系统偏差组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量:4
7
作者 张新育 杨松华 +1 位作者 成立社 周世国 《预测》 CSSCI 1999年第1期68-69,共2页
本文在单项预测模型具有尺度偏差和系统偏差的前提下,求出了p时刻真值yp的贝叶斯极大似然估计。
关键词 无偏估计 组合预测 极大估计 贝叶斯估计
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非负变权组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量:6
8
作者 杨松华 张新育 +1 位作者 陆宜清 周世国 《预测》 CSSCI 1999年第4期58-59,共2页
本文利用贝叶斯极大似然估计的理论,给出了非负变权组合预测的一种估计方法。
关键词 无偏估计 极大估计 组合预测 贝叶斯统计
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四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计 被引量:3
9
作者 孟祥斌 陶剑 陈莎莉 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第8期1047-1056,共10页
本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似... 本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能。此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显著的优势。 展开更多
关键词 项目反应理论 四参数Logistic模型 加权极大估计
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基于对数正态分布下联合均值与散度广义线性模型的极大似然估计 被引量:9
10
作者 黄丽 吴刘仓 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2011年第4期379-389,共11页
基于对数正态分布研究提出了联合均值与散度广义线性模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例显示该模型和方法是有用和有效的.
关键词 对数正态分布 联合均值与散度广义线性模型 极大估计
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非线性再生散度缺失数据模型参数的极大似然估计方法 被引量:3
11
作者 张文专 王力宾 王学仁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第7期6-7,共2页
关键词 非线性再生散度缺失数据模型 完全数据 参数估计 数据缺失时模型 极大估计方法
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基于对数正态分布联合对数均值与对数方差模型的极大似然估计 被引量:6
12
作者 黄丽 吴刘仓 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第21期8-11,共4页
文章基于对数正态分布研究提出了联合对数均值与对数方差模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的。
关键词 对数正态分布 联合对数均值与对数方差模型 极大估计
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基于StN分布联合位置,尺度与偏度模型的极大似然估计 被引量:2
13
作者 吴刘仓 马婷 詹金龙 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2013年第4期431-438,共8页
在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布... 在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布的联合位置,尺度与偏度模型,并研究了该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的. 展开更多
关键词 StN分布 联合位置 尺度与偏度模型 极大估计
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广义线性模型极大似然估计的强相合性与渐近正态性 被引量:4
14
作者 尹长明 赵林城 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2005年第3期249-260,共12页
本文研究了若干重要类型的离散响应变量广义线性模型,在sum from i=1 to n ZiZi'的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下证明了回归参数向量的极大似然估计的强相合性与渐近正态性,其中设计阵序列{||Zn||}可以为无界序列.
关键词 离散响应变量模型 极大估计 强相合性 渐近正态性
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半参数回归模型拟极大似然估计的弱相合性 被引量:2
15
作者 胡宏昌 徐侃 陈琴 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第6期1081-1086,共6页
本文考虑一类固定设计的半参数回归模型,其误差为一阶自回归时间序列。用权函数及拟极大似然估计方法得到了一些参数及非参数的拟极大似然估计量,在适当的条件下,研究了它们的弱相合性,从而丰富了该类半参数回归模型的估计理论与方法。
关键词 半参数回归模型 AR(1)时间序列 极大估计 弱相合性
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多维组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量:2
16
作者 陆宜清 杨松华 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2005年第3期86-88,共3页
为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法... 为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法,得到了Xp的贝叶斯极大似然估计,其权重随时刻p的改变而改变.本方法充分利用了多维变量间的相关信息,进一步提高了预测的科学性和有效性,体现了对样本信息和预测信息的进一步综合应用. 展开更多
关键词 多维组合预测 贝叶斯极大估计 协方差阵
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时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计 被引量:10
17
作者 邓明 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第9期96-103,共8页
本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所... 本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。 展开更多
关键词 时变系数 空间自回归模型 极大估计
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马尔可夫转换模型的极大似然估计的算法 被引量:2
18
作者 张虎 胡淑兰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第6期26-27,共2页
由金融和经济时间序列,文章引入了马尔可夫转换模型并详细给出其原理——隐藏马尔可夫模型,以及在条件高斯下的极大似然估计方法。通过引入新的模型——扩张隐藏马尔可夫模型,对多种状态转移的情形下的极大似然估计量的算法进行了改进。
关键词 马尔可夫转换模型 隐藏马尔可夫模型 极大估计
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组合预测的贝叶斯极大似然估计法 被引量:7
19
作者 张新育 《预测》 CSSCI 1998年第5期47-47,67,共2页
本文在正态分布前提下求出了p时刻预测值yp的先验分布密度和后验分布密度,由已知的信息估计了两个协方差阵。最后求出yp的贝叶斯极大似然估计,它是两个组合预测的加权平均,本身仍为一组合预测。
关键词 组合预测 极大估计 协方差阵 贝叶斯估计
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基于增量式有限混合模型的多目标状态极大似然估计 被引量:1
20
作者 闫小喜 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期577-584,共8页
提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来... 提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来获得参数的极大似然解.在新分量插入混合模型时,保持已有混合模型的参数不变,仍旧采用极大似然准则从候选新分量集合中选择新插入分量.新分量插入混合步和期望极大化算法拟合混合参数步交替应用直到混合分量数目达到概率假设密度滤波器的目标数目估计值.利用k-d树生成插入到混合模型的新分量候选集合.增量式有限混合模型统一了分量数目变化趋势和粒子集合似然函数的变化趋势,有助于一步一步地搜寻混合模型的极大似然解.仿真结果表明,基于增量式有限混合模型的概率假设密度滤波器状态提取算法在多目标跟踪的应用中优于已有的状态提取算法. 展开更多
关键词 多目标状态估计 增量式有限混合模型 概率假设密度滤波器 极大 期望极大
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