生长曲线模型中最小二乘估计的一种新的相对效率

对于生长曲线模型,Yn×k=Xn×pβp×pZq×k+en×k,E(e)=0,Cov(e)=Vk×k∑n×n,在一定条件下,引入了回归系数的最小二乘估计与最佳线性无偏估计的一种新的相对效率e4(^β*/^β),并讨论了它们的下界。修正了当未知参数矩阵β不可估时,相对效率e1(^β*/^β)。     

和极大似然估计──一种新的估计准则

经典的极大似然估计和抗差的广义极大似然估计都是将随机样本看成独立积事件，在积概率最大的准则下，求参数估值，前者不能抗拒粗差，后者能抗拒粗差。和极大似然估计是将随机样本看成独立和事件，在和概率最大的前提下，求参数估值，从理论分析和计算结果来看，和极大似然估计优于积极大似然估计。     

截尾线性回归模型参数极大似然估计的存在性

工业统计中,常用到截尾线性回归模型,其未知参数估计通常用极大似然估计(Maximum Likeli-hood Estimates,MLE),但有时极大似然估计不一定存在.Silvapulle and Burridge只给出了该模型极大似然存在的一个充分必要条件,但未给出严格的证明.本文给出其严格的证明,并且给出仅有区间截尾的情形下参数极大似然估计存在的一个更简单的条件.     

基于Logistic总体Ⅱ型截尾样本分布参数的近似极大似然估计

为了研究Logistic总体的拟合优度检验问题等,讨论了基于Logistic总体Ⅱ型截尾样本分布参数的近似极大似然估计,得到如下结果:在样本大小足够大,样本双侧截尾比分别趋近于定值条件下,分布参数的近似极大似然估计存在、惟一、有界、且相合于真实参数;特别地,当样本双侧截尾比趋于同一定值时,估计量具有渐近正态性.     

极大似然估计和拟极大似然估计模拟之比较

通过对单个协变量的带有测量误差的一维结构回归模型中总体平均处理效应的极大似然估计和拟极大似然估计的随机模拟结果进行比较,发现这两个公式都不受测量误差的影响,并且可以互换使用.当其它误差较小时用两个公式计算结果虽然相差不大,但相比较而言用拟极大似然估计较好,反之,当其它误差较大时用极大似然估计较好.     

极大似然估计方法介绍

主要介绍了极大似然估计方法的来源、极大似然原理、极大似然问题求解方法以及什么情况下极大似然估计不能求解等。     

等式约束线性回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出了在约束条件Hβ=c下非齐次等式约束线性回归模型Y=Xβ+ε的参数β和σ2的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质.利用得到的估计公式对模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

渐近极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE)的强一致性

AMLE和MLE的强一致性具有广泛的应用,随着对非参数估计的研究,需要对AMLE和MLE的强一致性进行分析。本文的目的是研究AMLE与MLE的强一致性的一般条件,并说明二者间的密切联系。     

二参数指数分布有替换寿命试验极大似然估计

目的 解决在寿命试验中一个非常重要而又易忽视的事实,也即初试产品和替换产品的寿命同为二参数指数分布的有替换寿命试验的数据分析。将完全不同于替换产品的寿命为仪含刻度参数的分布的寿命试验的数据分析。方法 借助于更新过程的理论,给出了前一种寿命试验的极大似然估计并举出模拟例子。结果 更新过程的理论给出的极大似然估计是很有效的。结论 用更新过程的理论能解决寿命试验中初试产品和替换产品的寿命同为,二参数指数分布的有替换寿命试验的数据分析与替换产品的寿命为仅含刻度参数的分布的寿命试验的数据分析的不同。     

舰炮可靠性的极大似然估计

通过舰炮的功能分析,将舰炮视为由二项型单元和指数单元构成的串联系统,在系统可靠性模型基础上,建立了系统可靠性修正极大似然估计方程,由此推导出利用单元可靠性信息计算系统可靠性的近似限通用公式。     

含有随机效应的增长曲线模型回归系数阵的BLUE

应用Albert法给出了当设计阵、方差阵已知时。含有随机效应增长曲线模型回归系数阵B的可估函数KBL’（K,L均为已知的矩阵）方差矩阵在非负定意义下达到最小的最佳线性无偏估计，并证明了估计的优良性．     

生长曲线模型广义岭估计及其值的选取

对于一般的生长曲线模型Y=ABC＋ε,其中Vec（ε）具有0期望向量和协方差矩阵V W,当设计矩阵具有复共线性关系时考虑了参数矩阵B的岭估计问题。根据实际背景假设误差阵的协方差阵可未知,此时用传统的典则化方法很难处理在参数估计过程中出现的问题。采用奇异值分解,得出了广义岭估计类F的相关性质,并用极小化均方误差的无偏估计法、Hemmerle-Brantle估计法,以及Q（c）准则讨论了岭参数阵K的选取。