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[期刊] 统计与决策
[作者]
高洁 孙立新
一、简介利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。《存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计》一文(高洁,《系统工程》2004年,第10期)通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到了存在缺失值
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
潘克迈 秦雪瑞 刘雄恩
鉴于现行分子系统发育分析中为应用4-状态DNA进化马尔可夫模型而采取删除同源DNA多序列比矩阵中缺失位点的数据预处理方法导致进化信息丢失、序列间进化距离的偏低估计和重建进化树枝长估算等精确性降低的问题,本文借鉴统计学中参数估计的最大似然法,提出核苷酸最大似然插补比对缺失位点的数据预处理方法.通过对3组真实同源DNA序列和系统发育模拟试验生成的虚拟同源DNA序列,基于3种预处理方法分别进行进化距离估算、系统发育重建和重建进化树枝长误差的统计等对照测试和结果分析,证实核苷酸最大似然插补和最近邻插补的数据预处理方法可在一定程度上减小序列间进化距离的偏低估计,提高DNA分子系统发育重建树枝长估算的精确度,该方法优于现行的删除比对缺失位点的预处理方法.
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王艳清 刘金灵
受控分枝过程是描述种群进化的一类重要模型,其中后代分布和控制分布决定了种群的进化特征,估计这些分布的参数对于过程的预测和控制至关重要。但在实际中,常常会由于观察的间断性或者资料丢失造成样本数据的断代缺失,这给参数估计带来一定的困难。本文主要是基于断代缺失数据,在一些正则假设条件下,推导了缺失样本的分布函数,基于EM算法,得到具有随机控制函数的受控分枝过程中若干参数的极大似然估计,并通过数值模拟验证了该方法的有效性。最后,我们利用此方法对2020年1月23日-2月16日杭州市COVID-19数据进行了实证分析,探索了COVID-19病毒在杭州市的传播机制,评价了疫情防控政策的实施效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
于力超
在纵向抽样调查活动中,常出现变量数据缺失的情况,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要适用于随机缺失机制下的缺失数据分析问题,常采用插补法生成完整数据集,基于此进行参数估计。本文在非随机数据缺失机制下,研究了几种基于模型的参数似然估计方法,包括模式混合模型法和选择模型法,对单调缺失模式下含缺失纵向调查数据给出了参数估计范例,进而引入随机效应参数,将两种方法加以推广。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙凤
微观计量经济分析中常常遇到缺失数据,传统的处理方法是删除所要分析变量中的缺失数据,或用变量的均值替代缺失数据,这种方法经常造成样本有偏。极大似然估计方法可以有效地处理和估计缺失数据。本文首先介绍缺失数据的极大似然估计方法,然后对一实际调查数据中的缺失数据进行极大似然估计,并与传统处理方法的估计结果进行比较和评价。
关键词：
极大似然估计 预期—最大算法 缺失数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
张文专,王力宾,王学仁
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱永江 秦永松
文章在数据缺失的情况下用两种不同的数据补足方式得到了"完全样本";进而给出了各自均值的经验似然的置信区间,并通过模拟比较了两种补足方式的优劣。
关键词：
缺失数据 经验似然 均值 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈斌 温涛
文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用。在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分析了以往各期预测精度对于当期各单项预测方法权重设定的影响,在此基础上,运用灰关联度理论和泰勒级数理论,建立优化模型,确定最优权重的表达式。算例验证结果表明:相对于单项预测方法,当数据样本量较大时,金融预测的效果较好。
关键词：
似然估计 灰关联度 泰勒级数 金融预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
韩普 路高飞 王东波
文章采用最大似然估计的方法对齐普夫分布曲线进行拟合。该方法对齐普夫定律的词谱分布,利用KS检验的方法得到在双对数坐标下拟合度最优的直线。与传统的最小二乘法相比,该方法拟合结果更为准确。为了验证该方法的有效性,通过3组中英文语料实验发现,英文较好地符合齐普夫定律,中文并不太符合。
关键词：
齐普夫定律 最大似然估计 词谱分布
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪鹏 周基元
文章运用迭代算法求出非中心参数最大似然估计的数值解,并与其矩估计做模拟比较,用偏差和均方根误来衡量估计的优劣。结果表明,最大似然估计具有更小的均方根误,尤其是在样本量与自由度较小或者非中心参数较大的情况下。最大似然估计具有更小的均方根误,而且具有泛函不变性、一致性和有效性等优良性质。
关键词：
非中心参数 最大似然估计 偏差 均方根误
[期刊] 统计与决策
[作者]
习代青 肖洪策
文章采用拟极大似然法估计了一类长记忆时间序列模型的单均值变点,在变点大小固定和变点收缩两种情形下分析了估计量的渐近性质。研究发现,变点大小与长记忆性之间存在一种权衡关系。具体而言,当变点大小固定时,变点估计量是不相合的,而变分点估计量是T-相合的；当变点收缩时,变点估计量的收敛速度依赖于记忆参数d,估计量的极限分布得以推导。最后,蒙特卡洛实验和实证分析验证了所提理论结果的有限样本表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈斯敏 杨磊 陈文娜 黄晓宇
企业的历史销售记录是供应链优化研究的基础数据来源,然而,在日常的研究中,几乎所有可以通过公开途径获得的销售记录都是高度不完整的,这为研究者开展工作带来了极大的不便。为解决此问题,本文提出,以销售数据集中已有的数据为基础,使用面向时序数据的矩阵分解模型MAFTIS对其缺失的部分进行估算,从而把残缺的数据集补全完整。进一步地,为提高MAFTIS的计算效率,本文还为该模型设计了一种基于交替最小二乘法的求解策略MAFTIS~(ALS)。在评估实验中,MAFTIS~(ALS)被用于三个真实销售数据集的缺失记录估计,结果显示,与其它估计模型相比,MAFTIS~(ALS)能获得更准确的估计结果,并且具有更高的收敛速度。
关键词：
销售数据 缺失值估计 矩阵分解
[期刊] 统计与决策
[作者]
李建峰 李国安
文章讨论二元Kundu-Gupta型几何分布的识别性及参数估计,设U=max(XY),定义I=123分别对应于X>YY>XX=Y时,已知U的分布时,则所有参数皆不可识别;已知(UI)的分布时,则所有参数皆可识别;针对两个总体(XY)及(UI),讨论了来自总体(XY)的样本与来自对应总体(UI)的样本的等价性,最后得到了基于来自总体(XY)的样本之所有参数的最大似然估计,并通过模拟结果验证了估计方法的有效性。
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