1) quasi-maximum likelihood estimator
拟极大似然估计量
1.
When errors is a AR(1) time series,we studied the quasi-likelihood equation for the semiparametric model,and investigated the existence of quasi-maximum likelihood estimators.
在误差为AR(1)时间序列的情形下,给出了半参数回归模型的拟极大似然估计方程,并研究了拟极大似然估计量的存在性。
2) quasi-maximum likelihood estimators
拟极大似然估计
1.
In this paper,the comparison is qiven between the random simulation of the maximum likelihood estimators and the quasi-maximum likelihood estimators of the population-averaged treatment effects in the one-dimensional structural regression models with one covariate and the measurement errors.
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。
3) quasi-maximum likelihood estimation
拟极大似然估计
1.
This paper defines quasi-maximum likelihood estimation and partial quasi-maximum likelihood estimation,and proves the consistency of the two estimations under certain conditions.
定义了拟极大似然估计和偏拟极大似然估计,并证明了二者在一定的条件下是一致的,最后给出了两个例子说明这两种估计的一致性。
5) maximum likelihood estimator
极大似然估计量
1.
This paper is devoted to providing an iterative algorithm for computing the maximum likelihood estimators of discrete distributions under an increasing convex order constraint,and the convergence of the algorithm is proved.
给出在增凸序约束下离散分布的极大似然估计量的一种迭代算法,并证明了该算法的收敛性。
6) partial quasi-maximum likelihood estimation
偏拟极大似然估计
1.
This paper defines quasi-maximum likelihood estimation and partial quasi-maximum likelihood estimation,and proves the consistency of the two estimations under certain conditions.
定义了拟极大似然估计和偏拟极大似然估计,并证明了二者在一定的条件下是一致的,最后给出了两个例子说明这两种估计的一致性。
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