导读:本文包含了拟似然函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:函数,模型,线性,方法,方差,渐近,广义。
拟似然函数论文文献综述
汤毅平[1]（2016）在《一种基于拟似然函数的信息量准则》一文中研究指出文章提出了一种基于拟似然函数的模型选择策略,该模型同时考虑了模型被正确指定的情况和被错误指定的情况。继承Wedderburn(1974)的想法和Akaike(1973)的构筑信息量的思路,在只假定数据的前两阶矩的基础上,使用广义线性模型中的均值和方差定义半参数统计模型;在半参数模型基础上,定义半参数信息量;提出具有较弱假设的基于拟似然函数的半参数信息量准则。半参数信息量准则可应用于连续的以及离散的数据分析。还从理论上证明了半参数信息量准则的近似无偏性。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年16期）
周斌香[2]（2014）在《部分线性模型的基于拟似然函数的经验似然估计》一文中研究指出本文主要讨论部分线性模型：并且假设其中Y是响应变量,X,T是协变量,m(.)是未知可测函数,ε期望为0,且与(X,T)相互独立,β,σ2是未知参数,V(·)是己知的方差函数.部分线性模型是1986年Engle等在研究电力需求和天气之间的关系时首次提出,由于它包含参数和非参数两部分,比较容易解释各变量的影响情况,因此在实际应用中比线性模型更加灵活、实用,一经提出,便受到统计学者的广泛关注.似然方法是一种应用广泛的参数和非参数估计方法.在本文中,我们主要将拟似然方法和经验似然方法应用于部分线性模型的估计.首先,对部分线性模型中非参数函数构造Nadaraya-watson估计mβ,将其代替模型中的m(·),得到了模型的拟得分函数和参数β的拟似然估计方程；然后,应用经验似然方法,利用部分线性模型的拟得分函数和方差结构构造估计方程,此时得到参数β的极大经验似然估计与其拟似然估计是相同的,并获得了参数(βτ,σ)的拟似然估计及其渐近方差.为了更好地利用方差信息,我们对部分线性模型的方差结构进行加权,获得了参数(βτ,σ)的经验似然估计及其渐近方差,并证明了,在一定条件下,所得参数的经验似然估计的渐近方差要小于拟似然估计的渐近方差,从而提高了部分线性模型的拟似然参数估计的效率；最后,讨论了最优权函数的选择问题,给出了特定条件下的最优权函数.(本文来源于《湖南师范大学》期刊2014-05-01）
邓昌建[3]（2011）在《基于拟似然函数的集成仪器可靠性估计》一文中研究指出由于失效分布函数的不可知或难以描述,经典统计估计在处理集成仪器的人为故障失效数据、复杂失效数据和无失效数据时,很难估计出其可靠性参数。结合测量系统的常见失效分布,研究了实验仪器的拟似然函数的引入和常见几种类型的拟似然函数应用方法;作为拟似然函数应用的基础,给出了拟似然函数的近似计算方法与证明。最后讨论了最大连续似然估计与最大分位似然估计(QMPE)的区别,及使用QMPE的方法的步骤。通过实际的测量数据和其可靠性估计,验证了拟似然估计在集成仪器可靠性分析中的可行性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2011年06期）
李凡群[4]（2009）在《拟似然函数法处理无失效数据》一文中研究指出利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.(本文来源于《安徽师范大学学报(自然科学版)》期刊2009年01期）
王纪宪,苏炳华[5]（1994）在《用极大拟似然函数法计算ED50》一文中研究指出水文提出采用极大拟似然估计计算ＥＤＳ５０的方法。可用于常规方法不适用的较复杂的情况：如各剂量组由数窝动物组成，或剂量不能人为地严格控制等。本方法可以在一些常用的软件包上实现。(本文来源于《中国卫生统计》期刊1994年01期）
拟似然函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要讨论部分线性模型：并且假设其中Y是响应变量,X,T是协变量,m(.)是未知可测函数,ε期望为0,且与(X,T)相互独立,β,σ2是未知参数,V(·)是己知的方差函数.部分线性模型是1986年Engle等在研究电力需求和天气之间的关系时首次提出,由于它包含参数和非参数两部分,比较容易解释各变量的影响情况,因此在实际应用中比线性模型更加灵活、实用,一经提出,便受到统计学者的广泛关注.似然方法是一种应用广泛的参数和非参数估计方法.在本文中,我们主要将拟似然方法和经验似然方法应用于部分线性模型的估计.首先,对部分线性模型中非参数函数构造Nadaraya-watson估计mβ,将其代替模型中的m(·),得到了模型的拟得分函数和参数β的拟似然估计方程；然后,应用经验似然方法,利用部分线性模型的拟得分函数和方差结构构造估计方程,此时得到参数β的极大经验似然估计与其拟似然估计是相同的,并获得了参数(βτ,σ)的拟似然估计及其渐近方差.为了更好地利用方差信息,我们对部分线性模型的方差结构进行加权,获得了参数(βτ,σ)的经验似然估计及其渐近方差,并证明了,在一定条件下,所得参数的经验似然估计的渐近方差要小于拟似然估计的渐近方差,从而提高了部分线性模型的拟似然参数估计的效率；最后,讨论了最优权函数的选择问题,给出了特定条件下的最优权函数.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
拟似然函数论文参考文献
[1].汤毅平.一种基于拟似然函数的信息量准则[J].统计与决策.2016
[2].周斌香.部分线性模型的基于拟似然函数的经验似然估计[D].湖南师范大学.2014
[3].邓昌建.基于拟似然函数的集成仪器可靠性估计[J].仪器仪表学报.2011
[4].李凡群.拟似然函数法处理无失效数据[J].安徽师范大学学报(自然科学版).2009
[5].王纪宪,苏炳华.用极大拟似然函数法计算ED50[J].中国卫生统计.1994
论文知识图
