概率论中。矩估计法和最大似然估计法是什么东西，怎么个步骤呀，能清楚的告诉我一下吗，书上看不懂也不会_百度知道
概率论中。矩估计法和最大似然估计法是什么东西，怎么个步骤呀，能清楚的告诉我一下吗，书上看不懂也不会
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带跳扩散过程模拟与极大似然估计的数值方法
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矩法与极大似然法的合理性及比较分析.doc
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3秒自动关闭窗口组合预测的贝叶斯极大似然估计法
１引言在组合预测中，合理的变权重方法比不变权重的方法更为科学。因为单项预测常常表现出“时好时坏”性，它们之间的相关性也随时间的变化而变化。但由于变权重组合预测比较复杂，所以这类方法目前并不多见。文献［１］、［２］运用模糊控制理论提出了两种变权重组合预测算法。本文将运用贝叶斯极大似然估计的理论给出另一种新的变权重组合预测算法。２由拟合区信息确定ｙｐ的先验分布我们先设定如下记号：ｙｉｊ为第ｊ个预测方法对第ｉ时刻的拟合值（ｉ≤ｎ）或预测值（ｉ＞ｎ），设Ｙ?ｉ＝（ｙｉ１，…，ｙｉｍ）′～Ｎ（ｙｉ０Ｉ，Σ）。ｙｉ０为第ｉ时刻的真值，ｙｉ０（ｉ＝１，２，…，ｎ）为观察值（历史记录）。Ｉ＝（１，…，１）′ｍ。由Ｙ?ｐ～Ｎ（ｙｐＩ，Σ），不妨设Ｙ?ｐ的数据向量（单样本）仍记作Ｙ?ｐ，由ｍａｘｙｐｆＹ?ｐ（Ｙ?ｐ）＝１（２π）ｍ／２｜Σ｜１／２ｅｘｐ｛－１２（Ｙ?ｐ－ｙｐＩ）′Σ－１（Ｙ?ｐ－ｙｐＩ）｝得ｙｐ的极大似然估计ｙｐ＝Ｉ′Σ－１Ｙ?ｐ／...&
(本文共2页)
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0引言组合预测或预测的综合技术因能有效地提高预测精度而受到国内外预测工作者的重视,并出现了一系列的研究成果.文献[1]用贝叶斯方法给出了一种时变权组合方法,文献[2]给出了一维组合预测的贝叶斯无偏估计,文献[3,4]考虑了组合权随时间的变化(时变性)运用模糊控制理论给出了两种变权重组合预测算法.文献[5]对组合预测的贝叶斯估计方法进行了综述,文献[6]对组合预测方法进行了评述.但在进行实际预测时常常会遇到要求同时对相关的几个指标进行预测,这类预测可称之为多维预测.本文作者的目的是求出若干单项多维预测的变权组合预测,所运用的理论和方法是文献[1,2]中解决一维变权组合预测的贝叶斯极大似然估计法.变权组合预测是目前组合预测研究的一个难点,除文献[1,2]结果外,文献[3,4]运用模糊控制给出了另一方法.多维变权组合预测的理论和方法尚未见到成熟结果,笔者提出这一问题并利用贝叶斯理论给出了一种估计方法.1记号、前提与问题设第t时刻真值为...&
(本文共3页)
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１引言１０多年来组合预测一直是国内预测界研究的热点之一，各种固定权重组合预测方法即权重不随预测时刻变化而变化的组合预测方法得到了深入研究和广泛应用。其中较为完善的一个结果是无尺度偏差和系统偏差的正权组合预测模型［１］，因为它考虑了单项模型的尺度偏差和系统偏差。但是由于单项预测常表现出“时好时环”性，它们之间的相关性也随时间的变化而变化，因此合理变权重比不变权重更为科学。由于问题的复杂性，变权组合预测方法目前并不多见［２］。文献［３］、［４］利用模糊控制理论提出了两种变权重组合预测算法。文献［５］在各单项模型无尺度偏差和系统偏差的条件下利用贝叶斯统计理论给出了一种变权重组合预测的算法。本文将在各单项模型具有尺度偏差和系统偏差的前提下，利用文献［５］的结论给出ｙｐ的贝叶斯极大似然估计，它是一种变权重组合预测，且无尺度偏差和系统偏差。本文暂不考虑非负权问题。２单项模型尺度偏差与系统偏差及其估计设第ｉ个单项模型对ｔ时刻的真值ｙｔ的拟合值...&
(本文共2页)
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１引言组合预测的理论与实践已有很多成果，相对来讲尚不成熟的是非负变权组合预测的理论与实践。所谓非负变权是指每个组合权非负且随预测时间的改变而作合理的调整。文献［１］、［２］利用模糊控制的一些思想和方法，提出了两种模糊变权组合预测算法；文献［３］、［５］利用贝叶斯统计理论给出了一类变权组合预测的估计方法。本文将在文献［３］、［５］基础上给出其非负变权组合预测算法。２非负变权组合预测的贝叶斯极大似然估计方法步骤设定：ｙｉｊ为第ｊ个预测方法对第ｉ时刻的拟合值（ｉ≤ｎ）或预测值（ｉ＞ｎ）；设Ｙｉ＝（ｙｉ１，ｙｉ２，…，ｙｉｍ）′～Ｎ（ｙｉＩ，Σ），ｙｉ为第ｉ时刻真值，ｙｉ为观测值（ｉ≤ｎ）或估计值（ｉ＞ｎ）；Ｉ＝（１，１，…，１）′ｍ；ＷＰ＝（ＷＰ１，ＷＰ２，…，ＷＰｍ）′为Ｐ时刻的组合权向量，Ｗ＾Ｐ为其估计量。利用拟合区（观测区）信息确定ＹＰ的先验分布：ＹＰ～Ｎ（ｙＰＩ，Σ）。可对Σ作如下估计：Σ１＝?ｎｉ＝１（Ｙｉ－ｙｉＩ）（Ｙｉ－...&
(本文共2页)
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基于历史观测数据,贝叶斯保费是在二次损失函数下的“最优”保费。然而,在一般情况下风险参数的分布是未知的,贝叶斯保费无法求解。本文基于信度保费的思想,以及贝叶斯估计与极大似然估计的联系,通过把贝叶斯估计限定在极大似然估计的线性组合中得到一种新的保费估计,称为新贝叶斯保费。在最常见的EDF(Exponential dispersion family)分布族下,新的估计与贝叶斯估计及信度估计具有相同的表达形式。在多合同下,用样本的信息去估计先验的相关信息,从而,新贝叶斯保费不需要知道先验分布的具体形式。通过数据模拟发现,它比B(?)hlmann的经验信度估计的均方误差小。针对在一些分布下,参数的极大似然估计不存在的问题,本文找到一个与极大似然估计渐近等价的估计,这个估计在实践中较容易求解。&
(本文共38页)
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随着我国医改的深化,国家卫生信息化“3521工程”建设的进展,在临床医学、公共卫生及社区医学信息化研究中,经常会遇到观察事件发生数中存在大量零的计数数据。有关计数数据模型的研究,也逐步引起更多研究者的关注。在医药卫生研究中,当多数观察个体在观测期内未观察到所研究事件的发生,其取值为零,当零的比例远超过Poisson回归对零的预测能力时,若仍采用基础Poisson模型进行拟合,则会引致分析偏倚。零膨胀泊松回归(ZIP)模型是通过对零计数和非零计数建立混合回归模型,来解决计数数据中存在过多零的问题。在实际研究中,如何判定计数数据是否确实存在过多的“零”,对模型的选择有至关重要的作用。若所研究资料经得分检验证实存在零膨胀问题,则可采用零膨胀泊松回归(ZIP)模型进行分析。关于ZIP模型的参数估计,本文着重阐述了贝叶斯估计的原理和方法,即该方法运用MCMC算法,结合计数资料的数据增广(Data Augmentation)技巧,在全条件分...&
(本文共48页)
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