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1)  maximum quasi-likelihood estimation
最大拟似然估计
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。
4)  model maximum pseudo likelihood estimation
极大拟似然估计
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。

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参考词条