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Weighted Maximum Likelihood Technique for Logistic Regression
1
作者 Idriss Abdelmajid Idriss Weihu Cheng Yemane Hailu Fissuh 《Open Journal of Statistics》 2023年第6期803-821,共19页
In this paper, a weighted maximum likelihood technique (WMLT) for the logistic regression model is presented. This method depended on a weight function that is continuously adaptable using Mahalanobis distances for pr... In this paper, a weighted maximum likelihood technique (WMLT) for the logistic regression model is presented. This method depended on a weight function that is continuously adaptable using Mahalanobis distances for predictor variables. Under the model, the asymptotic consistency of the suggested estimator is demonstrated and properties of finite-sample are also investigated via simulation. In simulation studies and real data sets, it is observed that the newly proposed technique demonstrated the greatest performance among all estimators compared. 展开更多
关键词 Logistic Regression Clean Model Robust estimation Contaminated Model weighted Maximum likelihood Technique
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Weighted Likelihood Estimation Method Based on the Multidimensional Nominal Response Model
2
作者 孙珊珊 陶剑 《Northeastern Mathematical Journal》 CSCD 2008年第3期250-256,共7页
The Monte Carlo study evaluates the relative accuracy of Warm's (1989) weighted likelihood estimate (WLE) compared to the maximum likelihood estimate (MLE) using the nominal response model. And the results indi... The Monte Carlo study evaluates the relative accuracy of Warm's (1989) weighted likelihood estimate (WLE) compared to the maximum likelihood estimate (MLE) using the nominal response model. And the results indicate that WLE was more accurate than MLE. 展开更多
关键词 weighted likelihood estimation item response model nominal response model
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Generalized Weighted Exponential-Gompertez Distribution
3
作者 Abd El-Moneim A. M. Teamah Hanan H. El-Damrawy Shaimaa M. T. Swan 《Applied Mathematics》 2020年第2期97-118,共22页
Statistical analysis of lifetime data is a significant topic in social sciences, engineering, reliability, biomedical and others. We use the generalized weighted exponential distribution, as a generator to introduce a... Statistical analysis of lifetime data is a significant topic in social sciences, engineering, reliability, biomedical and others. We use the generalized weighted exponential distribution, as a generator to introduce a new family called generalized weighted exponential-G family, and apply this new generator to provide a new distribution called generalized weighted exponential gombertez distribution. We investigate some of its properties, moment generating function, moments, conditional moments, mean residual lifetime, mean inactivity time, strong mean inactivity time, Rényi entropy, Lorenz curves and Bonferroni. Furthermore, in this model, we estimate the parameters by using maximum likelihood method. We apply this model to a real data-set to show that the new generated distribution can produce a better fit than other classical lifetime models. 展开更多
关键词 Generalized weighted Exponential-G Family Gombertez DISTRIBUTION Bonferroni and LORENZ Curves Conditional Moments Mean INACTIVITY Time Mean Residual Lifetime Maximum likelihood estimATORS
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Robust Estimators for Poisson Regression
4
作者 Idriss Abdelmajid Idriss Weihu Cheng 《Open Journal of Statistics》 2023年第1期112-118,共7页
The present paper proposes a new robust estimator for Poisson regression models. We used the weighted maximum likelihood estimators which are regarded as Mallows-type estimators. We perform a Monte Carlo simulation st... The present paper proposes a new robust estimator for Poisson regression models. We used the weighted maximum likelihood estimators which are regarded as Mallows-type estimators. We perform a Monte Carlo simulation study to assess the performance of a suggested estimator compared to the maximum likelihood estimator and some robust methods. The result shows that, in general, all robust methods in this paper perform better than the classical maximum likelihood estimators when the model contains outliers. The proposed estimators showed the best performance compared to other robust estimators. 展开更多
关键词 Poisson Regression Model Maximum likelihood estimator Robust estimation Contaminated Model weighted Maximum likelihood estimator
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基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计 被引量:1
5
作者 李晓梅 黄建勇 张泽治 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第1期86-92,共7页
针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获... 针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获取机器人两坐标系间转换矩阵,根据线性标定计算机器人运动定位的绝对误差,利用改进权函数建立机器人距离误差数学模型,初步补偿运动误差。计算机器人末端执行器中心点位置和姿态的偏差,将补偿问题转化成机器人运动优化问题,得出运动偏差优化问题目标函数,经多次迭代得出最终补偿结果。实验结果表明,所提方法的误差补偿效果佳,重心补偿后的机器人运行稳定性好。 展开更多
关键词 改进权函数 机器人 运动偏差 偏差补偿 运动偏差辨识 最小二乘法 极大似然估计法 绝对定位偏差
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基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成方法
6
作者 李海龙 杨飞 +1 位作者 杨诗童 路晓庆 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期649-658,共10页
最大输出信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)准则下,广义特征值(Generalized eigenvalue,GEV)波束形成存在复系数难以控制的问题,在复杂的声学环境中容易导致输出信号严重失真。针对复系数估计问题,本文提出一种基于最小均方误差(Minimu... 最大输出信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)准则下,广义特征值(Generalized eigenvalue,GEV)波束形成存在复系数难以控制的问题,在复杂的声学环境中容易导致输出信号严重失真。针对复系数估计问题,本文提出一种基于最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)的复系数估计方法,并通过引入语音失真权重因子(Speech distortion weight,SDW),调节降噪效果和语音失真之间的权重关系,进而提出了基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成方法。通过最大似然法估计目标信号和噪音信号的功率谱,进而求解主广义特征向量。进一步基于SDW-MMSE估计复系数,将复系数与主广义特征向量相结合,从而得到基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成滤波向量。仿真实验结果表明,本文提出的波束形成方法可有效消除相干噪声和非相干噪声,具有输出信噪比高、语音失真少等稳健性能。 展开更多
关键词 语音增强 广义特征值波束形成 最小均方误差 语音失真权重 最大似然参数估计
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基于多应用场景的改进DV-Hop定位模型
7
作者 沈涵 王中生 +1 位作者 周舟 王长元 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1219-1226,共8页
针对距离矢量跳(DV-Hop)定位模型定位精度低、优化策略场景依赖性强的问题,提出一种基于函数分析和模拟定参的改进DV-Hop模型——函数修正距离矢量跳(FuncDV-Hop)定位模型。首先,分析DV-Hop模型的平均跳距、距离估计和最小二乘法中的误... 针对距离矢量跳(DV-Hop)定位模型定位精度低、优化策略场景依赖性强的问题,提出一种基于函数分析和模拟定参的改进DV-Hop模型——函数修正距离矢量跳(FuncDV-Hop)定位模型。首先,分析DV-Hop模型的平均跳距、距离估计和最小二乘法中的误差原因,引入待定系数优化、阶跃函数分段实验、带等效点的权重函数策略和极大似然估计修正;其次,考虑多应用场景,用控制变量法,分别将总节点数、信标节点比例、通信半径、信标节点数和待测节点数作为变量,设计对照实验;最后,进行仿真定参和整合优化测试两阶段实验,最终的改进策略较原DV-Hop模型的定位精度提高了23.70%~75.76%,平均优化率57.23%。实验结果表明,FuncDV-Hop模型的优化率最高达到了50.73%,与基于遗传算法和神经动力学改进的DV-Hop模型相比,FuncDV-Hop模型的优化率提升了0.55%~18.77%。所提模型不引入其他参量,不增加无线传感器网络(WSN)的协议开销,且有效提高定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 距离矢量跳定位模型 控制变量法 待定系数法 等效权重 极大似然估计
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Data-Based Filters for Non-Gaussian Dynamic Systems With Unknown Output Noise Covariance
8
作者 Elham Javanfar Mehdi Rahmani 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2024年第4期866-877,共12页
This paper proposes linear and nonlinear filters for a non-Gaussian dynamic system with an unknown nominal covariance of the output noise.The challenge of designing a suitable filter in the presence of an unknown cova... This paper proposes linear and nonlinear filters for a non-Gaussian dynamic system with an unknown nominal covariance of the output noise.The challenge of designing a suitable filter in the presence of an unknown covariance matrix is addressed by focusing on the output data set of the system.Considering that data generated from a Gaussian distribution exhibit ellipsoidal scattering,we first propose the weighted sum of norms(SON)clustering method that prioritizes nearby points,reduces distant point influence,and lowers computational cost.Then,by introducing the weighted maximum likelihood,we propose a semi-definite program(SDP)to detect outliers and reduce their impacts on each cluster.Detecting these weights paves the way to obtain an appropriate covariance of the output noise.Next,two filtering approaches are presented:a cluster-based robust linear filter using the maximum a posterior(MAP)estimation and a clusterbased robust nonlinear filter assuming that output noise distribution stems from some Gaussian noise resources according to the ellipsoidal clusters.At last,simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed filtering approaches. 展开更多
关键词 Data-based filter maximum likelihood estimation unknown covariance weighted maximum likelihood estimation weighted sum-of-norms clustering
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Parameter Estimation for the NEAR(p) Model
9
作者 赵世舜 朱复康 王德辉 《Northeastern Mathematical Journal》 CSCD 2005年第4期383-386,共4页
As to the acronym NEAR(p), it means “New Exponential Autoregressive Process of order p”. The NEAR(p) model is defined by
关键词 AUTOREGRESSIVE conditional least square estimation EXPONENTIAL maximum quasi-likelihood estimation NEAR(p) model weighted conditional least square estimation
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基于自适应EKF的感应电机无传感器控制 被引量:1
10
作者 胡堃 徐磊 +1 位作者 周君威 田里思 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第9期117-124,共8页
针对传统EKF(TEKF)需要长时间试凑噪声协方差矩阵且噪声特性变化时估算性能下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计准则和有限记忆指数加权的自适应EKF算法(EW-MLE-AEKF)。在使用新息序列进行自适应调整时,系统容易因新息序列... 针对传统EKF(TEKF)需要长时间试凑噪声协方差矩阵且噪声特性变化时估算性能下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计准则和有限记忆指数加权的自适应EKF算法(EW-MLE-AEKF)。在使用新息序列进行自适应调整时,系统容易因新息序列的不准确而发散,为此可以利用后验残差序列对噪声协方差矩阵Q和R进行实时调整来提高系统的稳定性。同时在加窗方法的基础上使用了有限内存指数加权算法来提高近期数据的权重,加快了估计的收敛速度。仿真和实验验证了算法在电机系统中的可行性,结果证明该算法避免了噪声矩阵的试凑过程,能够适应噪声的变化,提高了滤波精度且系统稳定性强。 展开更多
关键词 极大似然估计 后验残差序列 有限记忆指数加权 无传感器控制 自适应扩展卡尔曼滤波
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顾及次优噪声模型的GNSS坐标时间序列噪声模型选择 被引量:1
11
作者 宦越洋 常国宾 凤勇 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期4045-4056,共12页
在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)坐标时间序列噪声建模领域,选择合适的噪声模型对GNSS坐标时间序列的速度信号提取具有重要价值.长期以来,研究者专注于建立最优噪声模型来描述GNSS坐标时间序列中的噪声成... 在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)坐标时间序列噪声建模领域,选择合适的噪声模型对GNSS坐标时间序列的速度信号提取具有重要价值.长期以来,研究者专注于建立最优噪声模型来描述GNSS坐标时间序列中的噪声成分,却往往直接忽略与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型.本文选用8种常见的噪声模型,使用极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)估计模型参数,以赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)作为评价准则来选取噪声模型.实验数据采用中国区域12个国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)基准站36个坐标分量及全球范围内50个IGS基准站150个坐标分量的坐标时间序列.结果表明,超过半数的测站坐标分量上存在与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型.在此基础上中国区域的IGS站,在东方向有14%的次优噪声模型拥有比最优噪声模型数值更大的速度不确定度,在北方向和垂直方向,这一值分别为33%和63%.而对于全球范围的IGS站,这一值分别为31%、39%和48%.因此在GNSS坐标时间序列噪声模型选择过程中,充分考虑与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型有助于获得到更保守的估计结果. 展开更多
关键词 次优噪声模型 时间序列分析 极大似然估计 赤池信息量准则 赤池权重
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具有自适应权矩阵的空间滞后模型:权矩阵构造及模型估计
12
作者 梅长林 王琪 续秋霞 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期896-908,共13页
在空间计量经济模型中,空间权矩阵的设置对模型的估计结果有重要影响,如何确定合理的空间权矩阵一直是空间数据建模中的重要问题之一。为此,构造了一种具有更好自适应性和可解释性的含调节参数的距离衰减空间权矩阵,建立了一种具有新的... 在空间计量经济模型中,空间权矩阵的设置对模型的估计结果有重要影响,如何确定合理的空间权矩阵一直是空间数据建模中的重要问题之一。为此,构造了一种具有更好自适应性和可解释性的含调节参数的距离衰减空间权矩阵,建立了一种具有新的空间滞后项的空间滞后模型及其最大似然估计方法。进一步,通过模拟实验和实例分析说明了最大似然估计的精确性以及所构造的空间权矩阵在拟合因变量空间自相关性方面的有效性。 展开更多
关键词 空间自相关 空间权矩阵 空间滞后模型 最大似然估计
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Gaining effciency via weighted estimators for multivariate failure time data 被引量:2
13
作者 FAN JianQing1,2,ZHOU Yong2,3,CAI JianWen4 & CHEN Min3 1 Department of Operations Research and Financial Engineering,Princeton University,Princeton,NJ08544,USA 2 Department of Statistics,Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai 200433,China 3 Institute of Applied Mathematics,Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sci-ences,Beijing 100190,China 4 Department of Biostatistics,University of North Carolina at Chapel Hill,Chapel Hill,NC 27599-7420,USA 《Science China Mathematics》 SCIE 2009年第6期1113-1128,共16页
Multivariate failure time data arise frequently in survival analysis.A commonly used tech-nique is the working independence estimator for marginal hazard models.Two natural questions are how to improve the effciency o... Multivariate failure time data arise frequently in survival analysis.A commonly used tech-nique is the working independence estimator for marginal hazard models.Two natural questions are how to improve the effciency of the working independence estimator and how to identify the situations under which such an estimator has high statistical effciency.In this paper,three weighted estimators are proposed based on three different optimal criteria in terms of the asymptotic covariance of weighted estimators.Simplifiedclose-form solutions are found,which always outperform the working indepen-dence estimator.We also prove that the working independence estimator has high statistical effciency,when asymptotic covariance of derivatives of partial log-likelihood functions is nearly exchangeable or diagonal.Simulations are conducted to compare the performance of the weighted estimator and work-ing independence estimator.A data set from Busselton population health surveys is analyzed using the proposed estimators. 展开更多
关键词 MARGINAL HAZARD model pseudo-partial likelihood working INDEPENDENCE estimator optimal weight
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Likelihood ratio-type tests in weighted composite quantile regression of DTARCH models 被引量:3
14
作者 Xiaoqian Liu Xinyuan Song Yong Zhou 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2019年第12期2571-2590,共20页
The double-threshold autoregressive conditional heteroscedastic(DTARCH) model is a useful tool to measure and forecast the mean and volatility of an asset return in a financial time series. The DTARCH model can handle... The double-threshold autoregressive conditional heteroscedastic(DTARCH) model is a useful tool to measure and forecast the mean and volatility of an asset return in a financial time series. The DTARCH model can handle situations wherein the conditional mean and conditional variance specifications are piecewise linear based on previous information. In practical applications, it is important to check whether the model has a double threshold for the conditional mean and conditional heteroscedastic variance. In this study, we develop a likelihood ratio test based on the estimated residual error for the hypothesis testing of DTARCH models. We first investigate DTARCH models with restrictions on parameters and propose the unrestricted and restricted weighted composite quantile regression(WCQR) estimation for the model parameters. These estimators can be used to construct the likelihood ratio-type test statistic. We establish the asymptotic results of the WCQR estimators and asymptotic distribution of the proposed test statistics. The finite sample performance of the proposed WCQR estimation and the test statistic is shown to be acceptable and promising using simulation studies. We use two real datasets derived from the Shanghai and Shenzhen Composite Indexes to illustrate the methodology. 展开更多
关键词 DTARCH model QUANTILE weigh ted COMPOSITE QUANTILE regression modified likelihood ratio test restricted WCQR estimATORS unrestricted WCQR estimATORS
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Weighted quantile regression for longitudinal data using empirical likelihood 被引量:1
15
作者 YUAN XiaoHui LIN Nan +1 位作者 DONG XiaoGang LIU TianQing 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2017年第1期147-164,共18页
This paper proposes a new weighted quantile regression model for longitudinal data with weights chosen by empirical likelihood(EL). This approach efficiently incorporates the information from the conditional quantile ... This paper proposes a new weighted quantile regression model for longitudinal data with weights chosen by empirical likelihood(EL). This approach efficiently incorporates the information from the conditional quantile restrictions to account for within-subject correlations. The resulted estimate is computationally simple and has good performance under modest or high within-subject correlation. The efficiency gain is quantified theoretically and illustrated via simulation and a real data application. 展开更多
关键词 empirical likelihood estimating equation influence function longitudinal data weighted quantile regression
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多传感器分组加权融合算法研究 被引量:14
16
作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 赵文豪 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期242-245,共4页
将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器... 将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器和环境干扰未知情况下 。 展开更多
关键词 极大似然原理 加权融合算法 方差估计 多传感器 权系数 数据融合 状态估计
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基于最优估计的数据融合理论 被引量:22
17
作者 王炯琦 周海银 吴翊 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第2期392-399,共8页
本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价... 本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的;介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法,给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式;最后以两传感器数据融合为例,证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高,同时它们均优于任一单传感器局部估计精度. 展开更多
关键词 最优估计 数据融合 加权平均 BAYES估计 极大似然法
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基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法 被引量:11
18
作者 马婧华 汤宝平 宋涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期29-34,共6页
针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题,提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。利用相空间重构将一维含噪时间序列重构到高维相空间;基于极大似然估计法(maximum likelihood estimate,MLE)... 针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题,提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。利用相空间重构将一维含噪时间序列重构到高维相空间;基于极大似然估计法(maximum likelihood estimate,MLE)估计相空间中每个样本点的本征维数并使用自适应加权平均法计算全局本征维数;采用局部切空间排列(Local tangent space Alignment,LTSA)流形学习方法将含噪信号从高维相空间投影到有用信号的本征维空间中,剔除分布在高维空间中的噪声后,重构回一维时间序列。通过Lorenz仿真实验和风电机组振动信号降噪实例,证实了该方法具有良好的非线性降噪性能。 展开更多
关键词 非线性降噪 流形学习 本征维数估计 极大似然估计 自适应加权
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基于RSSI的改进加权质心定位修正算法 被引量:10
19
作者 龙佳 卑璐璐 +1 位作者 李轶 张申 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第4期89-93,共5页
针对现有无线传感器网络中RSSI定位算法易受外部环境影响、定位精度低的问题,提出一种基于RSSI的改进加权质心定位修正算法.该算法先根据RSSI测距值,利用极大似然法对未知节点位置进行初步估计,根据估计坐标值计算未知节点与RSSI信标节... 针对现有无线传感器网络中RSSI定位算法易受外部环境影响、定位精度低的问题,提出一种基于RSSI的改进加权质心定位修正算法.该算法先根据RSSI测距值,利用极大似然法对未知节点位置进行初步估计,根据估计坐标值计算未知节点与RSSI信标节点间的近似距离,剔除误差较大的测量组,然后根据"能与未知节点通信的三个信标节点构成的三角形三边相等时定位误差最小"这一理论,得出权值公式,利用加权质心定位算法,结合TDOA信标节点计算未知节点的坐标并修正.仿真结果表明,该算法较传统的RSSI定位算法可有效减小定位误差,提高定位精度. 展开更多
关键词 无线传感器网络 接收信号强度指示 极大似然法 加权质心定位算法 校正
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缺失数据下双重广义线性模型的参数估计 被引量:10
20
作者 吴刘仓 邱贻涛 詹金龙 《应用数学》 CSCD 北大核心 2014年第4期714-724,共11页
在经济领域和工业产品质量改进试验中,对均值和散度同时建模十分必要;在数据采集过程中,时常会遇到数据缺失问题.文章基于上述两点,研究缺失数据下的双重广义线性模型的参数估计,采用最近距离插补和反距离加权插补对缺失数据进行处理,... 在经济领域和工业产品质量改进试验中,对均值和散度同时建模十分必要;在数据采集过程中,时常会遇到数据缺失问题.文章基于上述两点,研究缺失数据下的双重广义线性模型的参数估计,采用最近距离插补和反距离加权插补对缺失数据进行处理,并应用最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计两种估计方法对未知参数进行估计.随机模拟和实例结果表明,该模型和所应用的方法是有用和有效的. 展开更多
关键词 双重广义线性模型 最近距离插补 反距离加权插补 扩展拟似然 伪似然
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