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[期刊] 统计与决策
[作者]
袁守成 张宾 陈相兵
文章采用EM算法估计了Marshall-Olkin二元指数分布的参数,克服了利用极大似然估计法不易求解的困难,给出了该分布参数的点估计和区间估计,并通过数值模拟,验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李国安
本文提出指数分布抽样基本定理,四参数二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计中,从参数的识别性分析着手,获得了一个用可识最小值函数表示的分布函数表达式,进而得到了二元指数分布的一个特征;以二元指数分布随机变量样本与二元可识最小值随机变量样本的等价性,获得了基于二元可识最小值随机变量样本参数的最大似然估计,并应用指数分布抽样基本定理,得到了四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数的一致最小方差无偏估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李国安 李建峰
文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相关系数,由此得到了相关矩阵和相关系数的最大似然估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李国安 李建峰
文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丽娟 李兴斯
文章考虑双参数指数分布的参数估计问题,在KL-距离最小化原则下,给出了一种参数估计的方法。得到的结果是一般情况下参数估计与矩估计相同;特别地,当位置参数为0时,通过数值模拟,并与极大似然估计进行比较,证明了这种估计的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯兰宝
文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计,并给出了确定超参数的方法。最后利用Monte Carlo方法模拟出参数估计的均方误差,根据数值例子得到了参数的点估计和区间估计,结果显示区间长度随样本量的增加而减小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡隽 曹显兵
指数分布在生存分析中有着极其重要的应用。文章基于EM算法研究左截断右删失数据下指数分布的参数估计,通过建立似然函数推导出参数迭代表达式,并进行随机模拟试验和实证分析。结果表明EM算法迭代4次后即可收敛,收敛速度很快且估计值较稳定。
关键词：
左截断右删失 指数分布 EM算法 R软件
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕王勇 吴耀国 马洪
生存数据分析的统计方法在很多领域有重要应用,然而生存分析中的观测数据常常出现删失。本文基于EM算法给出随机删失数据下对数正态分布的参数估计迭代算法。实验表明所给算法是容易施行并且行之有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗修辉 韦程东 王一茸
在小样本条件下,文章运用经典统计方法和Bayes方法研究了指数分布可靠性参数的估计问题;给出了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及操作步骤;并根据上述几种方法针对具体算例运用蒙特卡罗法进行数值模拟和比较。模拟结果表明,在具有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法更为适用。并给出了在没有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法结合使用的思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨艳秋 宋立新
对于指数分布,文章利用样本的部分顺序统计量构造了一种枢轴量。求出精确的抽样分布,并研究了Fisher信息量,进而可以进行参数的区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李云飞
基于残缺的样本观测数据,文章讨论了双参数指数分布总体尺度参数的区间估计问题。给出了适用于残缺观测数据的构造置信区间的一种新方法,讨论了枢轴量的精确分布和大样本近似分布,得到了尺度参数的近似置信区间。这个结果还适用于样本中可能存在异常数据的情形,具有稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小英 李迎华 杨雪梅
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯杭 王胜兵
文章针对离散-连续型混合分布参数估计的问题,利用极大似然估计原理,给出未知参数的似然函数,推导出EM算法在进行参数估计时需要用到的Q函数以及各未知参数的更新公式,并给出了EM算法的流程图。接着利用EM算法进行数值模拟仿真实验,检验了EM算法在解决这类问题时的有效性,同时发现EM算法存在估计精度受初始值的影响很大这一问题。
关键词：
EM算法 混合分布 参数估计
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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