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EM算法是一种迭代算法,主要采用后验分布的众数或极大似然估计,广泛的应用于删失数据,截尾数据,成群数据,带有讨厌参数的数据等。文章介绍EM算法,并对删失数据的对数正态分布参数估计和混合正态分布参数的极大似然估计进行了模拟,模拟结果表明对删失数据分布的参数估计和复杂的极大似然估计,EM算法是有效的,估值精度满足要求。 相似文献
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基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计. 相似文献
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高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计. 相似文献
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文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数. 相似文献
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与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。 相似文献
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正态总体下参数的优化极大似然估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章讨论了一种新的抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的优化极大似然估计,并进一步与简单随机抽样下的参数的极大似然估计结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性。 相似文献
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经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示:(1)极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。(2)若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。 相似文献
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极大似然估计是由费雪(R.A.Fisher)在1912年提出的一种对参数进行点估计的方法。由于这种方法对总体参数进行点估计时,既利用了样本资料对参数提供的信息,又充分考虑了总体对参数提供的信息,因而极大似然估计值具有一致性、有效性、充分性、完备性等优良估计特性,也正是由于这个原因,使得极大似然估计法一直是参数点估计法中最重要的方法 相似文献
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文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差,研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。 相似文献
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基于Copula函数的金融市场尾部相关性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
在常规极大似然估计法中,Copula函数的参数估计受边缘分布函数拟和的影响较大,鉴于此,用基于秩的极大似然法估计Copula函数的参数,并结合常见的4类双参数非对称BBx—Copula函数,对民生银行和浦发银行这两只股票的尾部相关性进行实证分析,结果表明股票市场在低迷时期的尾部相关性高于活跃时期的尾部相关性。 相似文献