一类半参数回归模型的经验似然

考虑一类半参数回归模型yi=xi′β+g(xi)+ei,1≤i≤n,其中xi=(xi1,xi2,…,xik)′是固定设计点列,β=(β1,β2,…,βk)′是未知待估参数,g(.)是未知函数,ei是随机误差,且E(ei)=0,E(ei2)=σ2∞.首先假设β已知,用非参数权函数方法估计非参数部分g,然后应用经验似然方法构造似然函数,证明了经验对数似然比统计量渐近服从卡方分布.结果可用于构造半参数回归模型中参数向量的置信区域.     

逐步增加Ⅱ型截尾试验下广义指数分布的参数估计

基于逐步增加II型截尾试验,在单参数情况下,利用极大似然估计方法给出了广义指数分布形状参数和可靠度函数的极大似然估计.同时,在逐步增加II型截尾试验下,证明了极大似然估计的相合性和渐近正态性.     

高维半参数变系数部分线性测量误差模型的经验似然校正

针对含测量误差高维数据半参数变系数部分线性模型的经验似然校正问题,通过对对数经验似然比统计量统计性质的分析与计算,提出一种新的估计对数经验似然比统计量的期望和方差的方法,得到校正的对数经验似然比统计量的渐近分布,说明其渐近统计性质优于传统方法.并利用数值模拟证明了所提方法的优良性质.     

随机删失情形下威布尔分布的参数在序约束下的极大似然估计

讨论了随机删失情形下威布尔分布的参数估计问题，并利用Kuhn—Tucker条件给出了威布尔分布形状参数在序约束下的极大似然估计需满足的充要条件以及求其极大似然估计的算法。     

基于逐步Ⅱ型删失恒定应力部分加速寿命试验下Burr Ⅲ分布的统计分析

在可靠性工程试验中,恒定应力部分加速寿命试验不仅能提高效率节省成本,且不需要试验设备的加速方程,这种寿命试验被广泛应用。基于逐步Ⅱ型删失数据,在恒定应力部分加速寿命试验下,对加速因子和Burr Ⅲ分布中的形状参数进行估计。运用极大似然法和贝叶斯方法得到了Burr Ⅲ分布形状参数和加速因子的估计式。此外,利用Monte-Carlo模拟,对上述2种估计方法的效果进行了对比分析。模拟结果表明,在均方误差（MSE）准则下,贝叶斯估计与极大似然估计近似。     

缺失数据和辅助信息下分位数回归的光滑经验似然

为研究在缺失响应数据且具有辅助信息下线性分位数回归模型的统计推断问题,利用光滑经验似然的方法给出了线性分位数回归模型的参数估计。定义了分位数回归模型的光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了所构造的光滑经验对数似然比服从卡方分布。根据该似然比构造了置信区间,证明了所得的分位数光滑经验似然估计的渐近正态性。通过数值实验说明了所得估计的有效性。     

广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin 扩展指数分布的可靠性分析

研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。     

具有缺失数据的2个几布总体的估计和检验

讨论了具有缺失数据的2个几何分布总体的参数极大似然估计,利用Slutsky定理证明它的强相合性和渐近正态性.给出了总体参数的检验统计量,并讨论了基于精确分布的检验问题.     

自适应逐步混合截尾MOEE分布的统计分析

在自适应逐步混合截尾恒加试验模型下,研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于失效数据,建立似然函数,获得了参数的极大似然估计,并利用自助模拟的百分位Bootstrap方法构建了参数的置信区间。利用蒙特卡洛模拟方法对自适应逐步混合截尾恒加试验模型进行仿真。数值模拟结果表明:随着样本容量的增大,参数极大似然估计值越接近真值,Bootstrap区间的效果更优。     

基于Generalized-Hyperbolic分布的VaR和CVaR拟合实证研究

基于Generalized-Hyperbolic分布模型,采用极大似然方法,利用中国市场数据对VaR和CVaR进行了动态拟合、实证结果以及模型的后测检验.结果表明:使用Generalized-Hyperbolic分布比使用正态分布可以有效地降低VaR计算失败的次数,且置信度越高其拟合效果越好,是一种很好的静态VaR,CVaR估计方法.     

极大似然估计的归纳法讲解

极大似然估计是数理统计教学的一个难点,采取列举实例并结合已学的高数知识进行归纳的方法讲解,有利于改善教学效果.     

指数分布下随机应力步加试验参数估计

研究了当应力转换时间是随机变量的情况下的简单步加寿命试验。给出了依赖于边缘分布的极大似然估计、矩估计及区间估计；并且利用应力转换时间是低应力下的次序统计量的信息，给出了试验的最优设计。文中还给出了估计的数值结果。     

艾拉姆咖分布的统计推断

为了对艾拉姆咖分布参数进行参数估计,利用数学归纳法和卷积公式,给出艾拉姆咖分布参数的充分统计量,在此基础上得出分布参数的一致最小方差无偏估计和置信区间的计算公式.经计算机模拟,利用Matlab产生的随机数验证所给点估计公式和区间估计方法的有效性.结果表明所给估计量准确性高,区间估计方法正确可用.     

双分数随机波动率下可转换债券定价及实证分析

综合考虑资产价格收益率序列增量非平稳和非独立及波动率的随机性，建立双分数随机波动率下资产价格数学模型，研究可转换债券的定价。采用极大似然估计方法得到模型中参数，根据蒙特卡洛数值模拟方法，计算可转换债券价格。通过国投转债数据进行实证分析，并与其他模型对比。研究结果表明，双分数随机波动率下的可转换债券定价模型更符合实际金融市场。     

误差不独立的变量含误差模型的强相合性

研究了一类误差不独立的变量含误差模型,其中,x∈Rp为非随机解释变量,误差εi(i=1,2…,n)不独立,通过应用最大似然法和特征向量法得出了未知参数估计,在较弱的条件下,证明了估计的强相合性.     

可靠性试验数据处理的回归分析法简介

0前言可靠性试验统计分析方法,分为图分析法和数值分析法两种。图分析法简便易行,但结果因人而异,适合精度不高的一般性工程问题。与图分析法比较,数值比较法精度较高,计算量却比较大,但由于计算机的应用也能很好解决。常用参数估计法有：矩法估计,极大似然估计,当研究多个变量之间相关关系时,常用的方法有回归分析法,本文就回归分析法作简单介绍。1概念1.1秩评定假如我们在母体中随机抽取10个样本单位,经检查得10个观察值,按小到大排列的第一个值（最小的一个）出现概率为10％（称为秩）,第二个值累计概率是20％……。这说明…     

极值分析法在SCM435钢夹杂物尺寸分析中的应用

应用ASTM E2283中极值分析的标准化方法(最大似然估计法),对汽车标准件用钢SCM435轧材试样横截面夹杂物尺寸分布进行统计分析.结果 表明:汽车标准件用SCM435钢最大尺寸夹杂物成分均为CaO-A12O3类型,夹杂物形貌呈球状;采用极值分析Gumbel概率分布曲线与实际夹杂物尺寸吻合度较好,推测累计概率P=0...     

语音截止频率在语音识别中的应用

语音识别系统往往会受到说话人的改变、信道失真、环境噪声等各种因素的干扰,从而导致预先训练的声学模型与实际环境语音的特征参数之间存在较大的差异,这会严重影响语音识别系统在实际环境下的识别性能。由于噪声主要影响语音的高频非周期部分,传统的最大似然线性回归算法在噪声自适应中难以取得令人满意的效果。文章提出了一种基于语音截止频率的最大似然线性回归算法,以当前测试环境的语音截止频率为频率上限,提取测试语音的特征参数;然后,将声学模型每个高斯单元的均值和方差从倒谱域变换到对数谱域,根据语音截止频率,忽略其高频分量,再变换回倒谱域;最后,根据测试环境下的少量自适应数据,利用最大似然线性回归算法对声学模型的参数进行调整,使其与当前环境相匹配。     

视觉点胶机的摄像机标定技术

结合角点检测,提出适用于视觉点胶机的一种摄像机标定方法,通过角点检测对平面标定板的多个视角图片特征点采样,选取图像外围构成矩形的四个角点位置,建立一坐标系。对图像中每个矩形单元角点提取,计算单应性矩阵,并结合非线性几何畸变模型畸变校正,得出视觉点胶完整的成像模型,求解出摄像机内参数,通过最大似然估计进行优化调整后,由L-M算法(Levenberg-Marquardt Algorithm)将参数收敛,进而求出摄像机外参数。该标定方法不需要高成本的立体模型标定物,操作简单,且降低了求解内外参数的复杂度却不失精度。利用三轴直线机器人对标定结果的精度进行了验证。结果表明,采用该标定方法精度偏差小于0.3mm,满足视觉点胶系统的要求,也适用于机器视觉系统检测、焊接等工业领域。     

误差为AANA序列的部分线性模型的弱相合性

研究误差为渐近几乎负相依序列的部分线性模型的性质.利用最小二乘法和非参数加权的估计方法,得到参数、非参数和误差方差的估计,并在合适的条件下得到这些估计量的弱相合性,推广了误差为负相依序列的部分线性模型的相关结论.