1) pseudo-likelihood
拟似然
1.
For the purpose of evaluating the efficacy of description dosage in a clinical trial in which compliance is observed, a new parameter estimation method is proposed for a structure linear model based on the combination of least square and pseudo-likelihood, and under general regular conditions, the consistency and asymptotic normality of the estimators are verified.
为了研究依从性对药物效果的影响,对一种结构线性模型,结合最小二乘和拟似然的思想,提出了一种新的参数估计方法,并在一般的条件下,证明了参数估计的相合性和渐近正态性。
2) weighted quasi-likelihood
加权拟似然
3) quasi-likelihood estimate
拟似然估计
1.
Asymptotics of maximum quasi-likelihood estimates in generalized linear models with adaptive designs;
自适应设计广义线性模型极大拟似然估计的渐近性
4) quasi-likelihood
拟似然函数
5) quasi-likelihood estimator
拟似然估计
1.
Asymptotic normality of quasi-likelihood estimator in multivariate generalied linear model;
多维广义线性模型拟似然估计的渐近正态性
2.
Asymptotic normality of maximum quasi-likelihood estimators in multivariate generalized linear models
多维广义线性模型极大拟似然估计的渐近正态性
6) constrained quasi likelihood
约束拟似然
补充资料：极大似然估计
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，%26#8230;。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条