超高维异方差数据下基于边际经验似然的分位数特征筛选

针对超高维异方差数据,基于边际经验似然提出一种分位数特征筛选方法,该方法不依赖于模型假定,且计算简单快捷,无须进行复杂的参数估计和迭代计算。同时,沿袭经验似然方法的优点,该方法对分布的假设较宽松。在一定的正则条件下,理论上证明了所提方法满足确定筛选性质。此外,为了筛选出对响应变量有影响的所有协变量,将上述方法进行推广,得到一种基于边际经验似然的分布函数特征筛选方法。最后,通过数值模拟和实例分析验证了所提出的两种方法具有良好的有限样本性质。

广义线性模型中一类推广的拟似然估计与异方差性诊断检验(英文)

本文考虑了随机设计情形下一类普通的异方差回归模型,在这个模型中,假定回归函数与方差函数之间的关系服从推广的广义非线性模型.该模型在实际中很常见,广义线性模型便是其特例.首先,我们导出了均值函数的局部加权拟似然估计;然后,用它来得到方差函数的估计,并且证明了这些估计有较好的性质;最后,建立了异方差检验统计量,文中的方法很吸引人.

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

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。

GIS叠置图层方差分量的极大似然估计

针对GIS叠置中的同名点,以维希特分布密度为似然函数,提出了各图层方差分量的极大似然估计方法。该方法不依赖残差,不需要迭代就能估计未知参数和方差分量。

方差——协方差分量极大似然估计的通用公式

本文由概括平差函数模型出发，按极大似然估计原则导出了适用于所有平差函数模型的方差分量估计的通用公式，由K．Kubik和C．R．Koch所导出的两个公式都是它的特例。

异方差回归模型的经验似然拟合优度检验

由于条件方差函数常常被用来建模和解释统计数据的多变性,文中考虑了异方差回归模型中的条件方差函数,构造了一个非参数检验程序来检验条件方差函数是否为参数形式.因为经验似然方法具有两个非常吸引人的性质,一个是该方法的学生化能力使得其能够自动考虑非参数拟合的变化,另一个是由该方法得到的检验统计量的渐近分布与未知参数无关,避免了二次嵌入估计,因此在检验过程中文中使用经验似然检验技术来构造拟合优度检验的程序,得到了经验似然检验统计量的渐近零分布.

Tobit方差分量模型的极大似然估计

本文对非负的且含有大量零的混合类型数据提出了Tobit方差分量模型,许多很有用的Tobit模型是我们模型的特例.我们运用MCEM算法给出了模型的极大似然估计,其中E-步运用了Gibbs抽样的Monte Carlo模拟,并用Louis方法得到参数的标准误差估计.

正态分布的均值和方差分别被简单树半序和简单半序约束下的保序最大似然估计

对给定的k个正态总体,均值和方差均未知,本文讨论了均值被简单树半序约束,方差被简单半序约束下的保序最大似然估计,并给出了一个求解方法.

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.

线性模型误差方差的经验似然估计

本文应用经验似然方法得到了线性模型误差方差的一类新的估计,证明了估计的渐近分布为正态分布且渐近方差不超过常用的误差方差估计的渐近方差,同时给出了渐近方差的显式表达.

在序约束下2个正态总体均值与方差的极大似然估计

给出了在序约束下２个正态总体未知参数的极大似然估计问题的几个引理，使解决双正态总体均值、方差单边检验问题成为可能。

混合线性模型下QTL方差的最大似然估计

数量性状传统的遗传模型,是将表型值剖分成多基因效应和环境效应两部分,借助群体中有亲缘关系个体的表型记录,进行方差组分的估计。这种模型下的方差组分估计,由于是把多基因当作一个整体,单个基因的传递行为未知,因此有亲缘关系个体间的血统同一性(identical by descent)只好取其理想值,例如全同胞个体间取1/2。但当我们知道了某一座位的基因型及每个基因的传递方式后,就会发现情况并非完全如此。比如,对于已知基因型的个体A_1A_2×A_3A_4的交配组合,有4种类型的后代:1/4A_1A_3,1/4A_1A_4,1/4A_2A_3和1/

基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究

由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似然估计算法与非线性方差稳定化变换,实现了中子图像的去噪复原,能够有效地抑制传统算法中的伪影现象并保证结果不失真.实验结果表明,该方法能够提供稳健的复原结果.

利用Matlab实现均值和方差最大似然估计

本文介绍参数估计以及Matlab软件,给出最大似然估计数学定义,阐述了Matlab软件中Statistics Toolbox中Normfit函数格式和使用说明,并举例加以说明,最后,强调论文的出发点.

均值被半序约束方差为未知的最大似然估计

讨论了对给定的两个正态母体 ,均值为未知但被半序约束 ,方差为未知的最大似然估计 ,并给出了一个求解方法 .

序约束下正态总体均值和方差极大似然估计的数值解法

本文讨论了 k个独立正态总体的均值和方差同时在简单半序约束下的极大似然估计的求解问题 ,给出了计算极大似然估计的迭代算法 ,且证明该算法收敛 .

半序约束下多维正态分布协方差阵的最大似然估计

对于给定Ｋ个Ｐ维正态总体，协方差阵∧ｉ（ｉ＝１，２，…，ｋ）为未知参数。本文给出协方差阵在一个简单半序约束０＜∧１≤∧２≤…≤∧ｋ的条件下的最大似然估计的一种算法。

有丢失或附加观测值模型协方差的极大似然估计

讨论多元正态总体协方差的极大似然估计值在有丢失和附加观测值条件下的求法。

方差组分的最大似然估计

一、引言方差组分估计又称方差分量分析,它大大开阔了方差分析的应用领域.尤其在动植物遗传育种的研究中很有用处,在家畜育种中,多数情况下的遗传参数可以用遗传方差和遗传协方差表示.目前方差组分估计已广泛应用于动物育种的以下几个方面1.构造选择指数.2.混合模型最佳线性无偏估计(Blμp法).

MIMO雷达最大似然波达方向估计方法

根据MIMO雷达的工作原理和回波模型,在传统最大似然算法的基础上,提出了MIMO雷达波达方向估计的最大似然方法。通过理论分析,给出了波达方向估计的一致性证明和估计方差的计算公式。理论分析表明,MIMO雷达的最大似然估计方差比传统的相控阵雷达要小,估计性能优于传统相控阵雷达。最后通过蒙特.卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下波达方向估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。