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1.
滑动平均模型（MA模型）是最常用的平稳序列模型之一,文章在模型阶数已知的情况下,重点研究MA模型中未知参数的逆相关估计、新息估计和矩估计,进行仿真计算,并对计算结果进行比较分析。 相似文献
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自回归模型（AK模型）是最常用的平稳序列模型之一,文章在模型阶数已知的情况下,重点研究AK模型中未知参数的Yule—Walker估计和最小二乘估计,进行仿真计算,并对计算结果进行比较分析。 相似文献
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在指数分布定数截尾情形下,当先验分布中的超参数部分未知时,在加权平方损失下构造了刻度参数的参数型经验Bayes(PEB)估计,研究了其在均方误差(MSE)准则下相对于一致最小方差无偏估计(UMVUE)的优良性,并获得了PEB估计的大样本性质.当先验分布中的超参数完全未知时,通过数值模拟比较了PEB估计和UMVUE的均方误差,获得了其优良性.最后,通过数值模拟的结果,获得了PEB区间估计的优良性. 相似文献
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设X1，X2，…，Xn是一列iid随机变量，其分布为Fα(t)=（1-α）F1t) αF2（t)，其中：α∈[0,1]，F1(t),F2(t)都是定义在R^1上的分布函数，在下列条件下：（1）上述污染数据又被另一iid的随机变量序列u1,u2,… ,u3截断；（2）F2（x)分布已知；（3）存在某个可测函数M（x)，使μ1=∫M(s)dF1(x)已知，构造出了α和F1（x)的估计。并证明了其强相合性。 相似文献
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在多项抽样分布和对数线性模型下,给出了在一般约束条件下,未知参数的最小F散度约束估计,并证明了该估计的渐进正态性。 相似文献
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文章先讨论了服从γ－分布及β－分布的统计量之间的关系，然后讨论服从β－分布与F－分布的统计量间的联系；利用贝叶斯统计推断方法给出了3种非正态总体未知参数的贝叶斯区间估计。 相似文献
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本文对服从威布尔分布的截尾样本满足的截尾数据模型,求出了关于未知参数的Fisher信息阵,据此得到了参数无偏估计的C-R下界。 相似文献
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我们证明了如果f∈Lp^1（R）,f’（x）=O（（1＋｜x｜）^-1/p-δ）,δ〉0且f’在R上任何有限区间上Riemann可积,则‖f—Hσ（f）‖p（R）≤Cpσωb^-1-[f＇,1/σ]。其中Hσ（f）是f通过由其样本{f（kπ/σ）}k∈Z和｜f＇（kπ/σ｜k∈Z在Lp（R）中的指数2σ型整函数空间B2σ,p中的Hermite型的插值算子,ωk^-（f,t）t=sup｜b｜≤T‖△b^kf（x）‖p（R）为函数f的k阶光滑模。 相似文献
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考虑非线性回归模型yi=f(xi,θ)+ei,i=1,2,…,n,这里ei为未知的随机误差,当{ei}为PQD序列时,运用PQD序列的极限性质,研究了未知参数θ的最小二乘估计问题,在一定条件下证明了估计量的强相合性,推广了已有文献中的结论。 相似文献
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T.J. Moir 《Journal of The Franklin Institute》2009,346(3):237-252
A new method is proposed for finding the inverse of the covariance (or correlation) matrix. The technique is based on a previous method known as automatic variance control. The technique naturally gives rise to the inverse due to the properties of negative feedback itself rather than by traditional invertion methods. The method can be applied to the non-stationary problem and can form part of a recursive parameter estimation scheme. 相似文献
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对于一个参数进行估计来讲,不仅要考虑估计的精度,还要考虑所得到的估计对于模型拟合的优良程度。通常的损失函数无能为力,而平衡损失函数可以考虑到这两点,本文将在平衡误差损失函数下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题。在平衡损失函数下导出了参数的Bayes估计并讨论了一类线性形式估计的可容许性和不可容许性。 相似文献
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根据信息熵理论构建出最大熵概率密度函数模型,得到最少偏见的随机变量的概率分布。在MATLAB平台上编制最大熵概率密度函数的程序。用最大熵概率密度函数的方法对已知的一些标准分布再现,结果表明,基于最大熵概念上的随机变量统计模型是可行、有效的。 相似文献
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帕斯卡是一位高水平的数学天才,他对17世纪几个发展迅速的数学领域如射影几何、概率论、微积分等做出了重要的贡献.因此他可以说是17世纪的杰出科学家之一,在世界数学史上占有重要地位.本文对帕斯卡及其在数学方面的成就进行了介绍. 相似文献
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Parameter fault detection and estimation of a class of nonlinear systems using observers 总被引：1，自引：0，他引：1
The focus of this paper is on the detection and estimation of parameter faults in nonlinear systems with nonlinear fault distribution functions. The novelty of this contribution is that it handles the nonlinear fault distribution function; since such a fault distribution function depends not only on the inputs and outputs of the system but also on unmeasured states, it causes additional complexity in fault estimation. The proposed detection and estimation tool is based on the adaptive observer technique. Under the Lipschitz condition, a fault detection observer and adaptive diagnosis observer are proposed. Then, relaxation of the Lipschitz requirement is proposed and the necessary modification to the diagnostic tool is presented. Finally, the example of a one-wheel model with lumped friction is presented to illustrate the applicability of the proposed diagnosis method. 相似文献
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研究了外在的离心力场对氯酸钠溶液结晶的影响,使用偏光显微镜考察了离心机的不同转速下,氯酸钠结晶过程中手性对称性破缺的统计结果.实验表明,作为一个物理因素,外在的离心力场能明显诱导氯酸钠溶液结晶的手性分布.当离心机转速较大时(如6000r/min),饱和溶液的结晶趋向于仅有一种构型——L型或D型,即能导致氯酸钠结晶的完全手性对称性破缺,且顺时针离心力场中D型晶体数量明显大于L型,而在逆时针离心力场中L型晶体数量却明显大于D型,并均随外力增大而效应增大.这些结果表明,外在离心力场可方向性地对氯酸钠溶液的不对称结晶过程产生重要影响. 相似文献
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洛特卡参数的新估计法 总被引：2，自引：1，他引：1
洛特卡定律是文献计量学的重要理论基础,是文献计量学的三大定律之一。借助它人们可以了解作者发文的结构。广义洛特卡定律是含约束条件的模型,它的参数估计较为复杂,帕欧提出了近似估计法,但其法仍较为复杂,且参数估计方法不科学。为了科学地估计参数本文在帕欧估计结果的基础上,通过回归法给出了更为简单、更为科学的估计法。 相似文献
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Ozer Ozdikis Heri Ramampiaro Kjetil Nørvåg 《Information processing & management》2019,56(4):1280-1299
While geographical metadata referring to the originating locations of tweets provides valuable information to perform effective spatial analysis in social networks, scarcity of such geotagged tweets imposes limitations on their usability. In this work, we propose a content-based location prediction method for tweets by analyzing the geographical distribution of tweet texts using Kernel Density Estimation (KDE). The primary novelty of our work is to determine different settings of kernel functions for every term in tweets based on the location indicativeness of these terms. Our proposed method, which we call locality-adapted KDE, uses information-theoretic metrics and does not require any parameter tuning for these settings. As a further enhancement on the term-level distribution model, we describe an analysis of spatial point patterns in tweet texts in order to identify bigrams that exhibit significant deviation from the underlying unigram patterns. We present an expansion of feature space using the selected bigrams and show that it eventually yields further improvement in prediction accuracy of our locality-adapted KDE. We demonstrate that our expansion results in a limited increase in the size of feature space and it does not hinder online localization of tweets. The methods we propose rely purely on statistical approaches without requiring any language-specific setting. Experiments conducted on three tweet sets from different countries show that our proposed solution outperforms existing state-of-the-art techniques, yielding significantly more accurate predictions. 相似文献
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先讨论基于Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近、有连续Ｗｉｅｎｅｒ过程扰动的随机连续线性系统最小二乘参数估计，然后讨论Ｗｉｅｎｅｒ过程的Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近值的相关性和最小二乘估计的有偏性，在此基础上，提出无偏一致的Ｍａｒｋｏｖ估计（最小方差估计）算法，仿真结果显示本文方法的有效性． 相似文献