逐步删失场合Pareto分布的参数估计

文章考虑两类逐步删失场合的Pareto分布的参数估计问题,在Ⅰ型逐步删失场合,形状参数的极大似然估计没有显式表达式,故采用图解法求出其极大似然估计;在Ⅱ型逐步删失场合,我们能得到两个参数的极大似然估计量。     

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。     

如何应用EM算法处理调研中的无回答问题

在市场调研中,由于无回答情况所造成数据的缺失,给调查结果的估计带来一定困难。文章将通过对EM算法的介绍,讨论如何应用EM算法来解决调研中的无回答问题,并通过具体实例演示其操作过程。     

混合指数几何分布

本文讨论元件的寿命分布服从双参数混合指数分布,元件个数服从几何分布的情形下,定义了混合指数几何分布,并研究了该分布的各种性质,讨论了参数的极大似然估计,并使用EM算法得到参数的近似估计. 最后,本文给出了参数的渐近方差、协方差、置信区间.     

基于EM算法的对数正态分布参数估计

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。     

如何应用EM算法处理调研中的无回答问题

获得回答完整的问答是每个调研者所期望的结果，但实际上由于各种原因，总有部分问卷为空白或回答的不完全，这就产生了无回答情况。一般的无回答情况分为两种：一种是单位无回答，另一种是项目无回答。单位无回答是指被调查单位没有接受调查，而项目无回答是指被调     

基于EM算法的改进MLM模型及参数估计

传统的分层模型假设组与组之间独立,没有考虑组之间的相关性。而以地理单元分组的数据往往具有空间依赖性,个体不仅受本地区的影响,也可能受相邻地区的影响。此时,传统分层模型层-2残差分布的假设不再成立。为了处理空间分层数据,将空间统计和空间计量经济模型的思想引入到分层模型中,既纳入分层的思想,又顾及空间相关性,提出了空间分层线性模型,并给出了其固定效应、方差协方差成分和空间回归参数的最大似然估计,在运用EM算法时,结合运用了Fisher得分算法。     

基于EM算法的有限维混合分布参数估计研究

文章探讨有限维混合分布参数估计的EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示.跳过繁琐的推导过程,快速得出混合高斯分布、混合指数分布参数估计的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M2供应量同比增长分布、采用单一指数分布刻画M2供应量大变动时间间隔分布是合理的.     

混合样本下双因素误差模型的参数估计

考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本,在实际应用中,根据研究的需要和两种样本各自的特征,有时将两种样本结合使用,从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法,得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差,结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比,混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差,优于面板数据下的极大似然估计量。     

几种q-分布的参数估计方法

由Tsallis提出的非广延统计力学在当今已经有了越来越广泛的应用,并且由此得到的概率分布,即q-分布,也被用来解决各种领域方面的问题,尤其是在交叉学科复杂系统中的运用。文章分别采用矩估计、极大似然估计的方法来推导几种常见q-分布的参数;进一步通过对NBA进球数据进行实证分析,采用不同的估计方法得到参数的估计值,并根据均方误差原理得知极大似然估计方法要优于矩估计方法。     

基于对数正态分布联合对数均值与对数方差模型的极大似然估计

文章基于对数正态分布研究提出了联合对数均值与对数方差模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的。     

分式布朗运动金融模型中的参数估计

文章利用谱密度方法,分别研究金融中短期利率随机模型和股票价格随机模型.考虑短期利率随机模型—分式Ornstein-Uhlenbeck过程中漂移系数的极大似然估计问题,证明估计量的无偏性和渐近正态性,并用数值模拟实验验证估计方法的有效性.利用股票价格随机模型—分式几何布朗运动,选取平安银行2013年1月4日到2014年7月31日收盘价格数据,借助Monte Carlo方法进行模拟未来股票价格走势.研究表明:将分式布朗运动驱动的随机微分方程作为股票价格模型更能反映金融市场实际情况.     

一种混合正态分布的新估计法:TU算法

针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息的总样本所得到的参数估计误差较大的问题,提出一种新的估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布的特点,运用部分拥有完全信息的样本将混合正态分布中的分布参数逐一估计出来。这一算法一方面克服了EM算法运用于混合分布的缺陷,另一方面改进了使用截尾数据的参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。     

广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计

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.     

球内三维均匀分布的参数估计

球内三维均匀分布在理论和实际应用方面有着广泛的应用。文章重点研究了球内三维均匀分布体积和半径的参数估计,利用次序统计量得到了球径的矩估计量和极大似然估计,并对估计的置信区间做了讨论。     

省域旅游产业高质量发展水平评价指标体系构建与实证

文章以我国31个省份为研究对象,从旅游产业结构规模化、合理化、高级化的量、高级化的质和效益表现五个维度构建结构视角下旅游产业高质量发展水平评价指标体系,采用全局熵权TOPSIS法和聚类分析法对31个省份的旅游产业高质量发展水平进行测度、区域比较和分类评价。研究表明：（1）在结构视角下,以粤、京、沪为首的15个省份的旅游产业高质量发展水平高于全国平均水平,以渝、桂、琼为首的16个省份的旅游产业高质量发展水平低于全国平均水平。（2）在区域层面,东部地区旅游产业高质量发展水平最高,中部地区居中,西部地区最低。（3）通过聚类分析将旅游产业高质量发展水平分为高质量标杆型、高质量示范型、高质量奋进型、高质量稳健型、一般质量奋进型、一般质量示范型和一般质量追赶型七种。（4）我国省域旅游产业高质量发展的合理化和高级化的量两个方面的水平较高,但规模化、高级化的质和效益表现的水平有待提高。     

含无误差协变量的重复测量误差模型及其应用

文章讨论响应变量和部分协变量含测量误差的重复测量数据的建模和估计问题,获得参数极大似然估计的EM迭代算法以及估计量的渐近协方差矩阵,并利用Monte-Carlo模拟说明估计的有效性和模型的价值.最后,将研究理论用于处理气象数据的测量误差校正问题.     

一种软件可靠性新模型的参数估计和统计推断

文章主要介绍一种软件可靠度的模型,并给出模型失效率的极大似然估计的求法以及存在的务件、失效率的置信上限.     

EM算法下人民币汇率收益率的分布特性

文章以汇改以来的日收益率数据为样本资料,提出混合高斯分布为其分布类型假设,并采用EM迭代算法对其参数进行估计。结果显示,相比于单一概率分布模型,采用3个高斯分布的混合模型几乎能准确拟合汇率收益率的分布规律,同时能通过EM算法求解该混合分布的参数估计。     

索赔次数服从复合Poisson—Geometric分布的风险模型的参数估计

文章分析了索赔次数服从复Poisson—Geometric分布时的风险模型,给出了参数的矩估计,采用随机模拟的方法考察了矩估计不存在的比率,同时还给出了参数的极大似然估计;通过大量Monte-Carlo模拟考察了点估计的精度,认为矩估计优于极大似然估计,并且通过实例分析说明了本文方法的应用。