混合逆高斯数据下联合均值与散度模型的参数估计

逆高斯分布是分析非对称右偏数据的重要统计工具,该文研究提出混合逆高斯分布下广义线性联合均值与散度模型,利用EM算法和Fisher-Scoring方法研究了模型参数极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究结果表明,提出的模型和方法是有用和有效的.

高斯尺度混合大气噪声模型的参数估计

非高斯大气噪声的参数估计对甚低频、超低频信号的最佳接收有重要意义。对大气噪声采用基于逆高斯分布的高斯尺度混合分布模型建模,研究了基于逆高斯分布的高斯尺度混合分布模型参数的性质,设计了高斯尺度混合大气噪声模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法。算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数。仿真结果表明,该模型对大气噪声有很好的适用性,MCMC算法迭代效率和精度高,具有实际的应用价值。