1) locally weighted maximum likelihood estimation
局部加权最大似然估计
2) locally weighted maximum log-likehood
局部加权最大似然
3) maximum weighted likelihood estimation
最大加权似然估计
1.
This paper presents full-information maximum weighted likelihood estimation of nonlinear simultaneous equations models and studies its asymtotic properties such as consistency and asymptotic normality.
提出非线性联立方程模型的充分信息最大加权似然估计并得到其一致性和渐近正态性的大样本性质 。
2.
This paper presents maximum weighted likelihood estimation of parametric regression models and proves its asymptotic properties such as consistency and asymptotic normality by using laws of large numbers and central limit theory.
提出参数回归模型的最大加权似然估计方法并利用概率论中的大数定律和中心极限定理证明了估计的一致性和渐近正态性 。
4) local linear maximum likelihood method
局部线性化最大似然估计
5) Maximum likelihood estimation
最大似然估计
1.
Maximum Likelihood Estimation of Parameters in Regression Model with Contamination Data and Some Unchangeabilities;
一类污染数据回归模型参数的最大似然估计及若干不变性
2.
Maximum likelihood estimation of multiple-object Parameters in ultrasonic reflection tomography;
超声反射CT中多体位置和形状参数的最大似然估计
3.
Research on Numerical Wind Vector Retrieval Algorithm Based on Maximum Likelihood Estimation;
基于最大似然估计的海面风场反演算法研究
6) maximum likelihood
最大似然估计
1.
This paper provides a Monte Carlo approach for achieving maximum likelihood in generalized linear mixed models.
本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法。
2.
Based on the method, the texture parameters of multi-polarimetric channels are estimated simultaneously by the method of maximum likelihood under the assumption of multi-texture multiplicative speckle noise model.
该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下，采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。
3.
The maximum likelihood method for target location and speed estimation by using the high resolution of wide band FMCW signals is discussed.
讨论一种基于距离差信息的调频连续波 (FMCW) T Rn 方式多基地雷达近程目标定位系统 ,利用宽带FMCW雷达信号的高距离分辨率特点 ,分析了目标定位并估计目标速度的最大似然估计方法 ,导出了与发射机位置无关的目标定位及速度估计公式 ,对系统性能进行了分析并给出了计算机仿真结果 。
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