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[期刊] 统计与决策
[作者]
任美芳 刘禄勤
文章将泊松分布和指数分布以某种权重进行混合并离散化,得到了一种新的寿命数据模型:离散化泊松-指数混合分布。讨论了该分布的分布性质和可靠性性质,研究了参数的极大似然估计和区间估计,通过数值模拟表明所提方法的优良性,并将该分布应用于真实数据,与现有的几种离散分布从p值、AIC、BIC等方面进行了比较。
[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
[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]
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]
王超 刘洪
文章研究了混合设限情形下半逻辑分布的参数估计问题。分别使用数值迭代法和EM算法求出极大似然估计,计算出基于Lousis规则的Fisher信息。在Jeffrey非先验信息下使用MCMC方法求解贝叶斯估计。通过模拟对比发现极大似然估计量表现要优于贝叶斯估计。
[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]
谢远涛 杨娟 徐梅笛
文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题。提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐凌云 朱宁 方爱秋 唐清干
文章在对称和非对称损失函数下研究指数-泊松分布参数的Bayes估计问题;基于广义无信息先验和定数截尾情形,给出了参数λ在三种不同损失函数下Bayes估计的精确表达式;最后运用Monte-Carlo随机模拟方法对估计进行比较。结果表明,加权平方损失下Bayes估计的精确度和稳健性较好,适合用来对参数λ进行统计推断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨筱菡
文章选取了2013年4月1日至2014年4月21日的所有交易日的上证综指,采用区间选取方法选取每一小时中上证综指的最大值为广义极值分布的样本数据。分别采用线性矩法和最大间隔积估计法对样本数据进行拟合,计算出广义极值分布参数的估计量,通过Q-Q分位数图和K-S检验对参数估计量的拟合优度进行检验。并通过PPCC检验法和均方根误差RMSE对不同估计方法计算出的参数估计量进行比较,得出在此条件下较优的参数估计结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Mon-te-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广。分组数据的分组方式对模拟结果影响较大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘素蓉 任海平
文章在加权平衡损失函数下,得到了泊松分布参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类cX+d形式估计的可容许性和不可容许性。
[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]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了分组数据场合Burr-XII分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并给出混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图。结果表明:在分组数据场合,用混合Gibbs算法求Burr-XII分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,该算法可行、稳定、有效。
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