2) marginal maximum likelihood estimation
边缘极大似然估计
1.
Based on the functional model of guasi-weight adjustment, this paper first derives the marginal maximum likelihood estimation of unit-weight variance.
本文基于虚拟权平差函数模型,首先推导了单位权方差σ_0~2的边缘极大似然估计(?)_0~(n~2),证明了(?)_0~(n~2)是σ_0~(n~2)的无偏、有效估计量,然后构造了σ_0~2的另一无偏估计(?)_0~2,通过平差实例验证了(?)_0~2的基本有效性。
3) edge similar degree
边缘相似度
4) marginal likelihood
边缘相似性
6) Fuzzy edge similarity
模糊边缘相似性
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