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1)  incomplete data likelihood function
完全数据似然函数
2)  totally induced likelihood function
完全导出似然函数
3)  likelihood function
似然函数
1.
The likelihood function is given for family data.
利用子代信息减少亲代单体型的不确定性,构建家系数据的似然函数,把家系中的个体潜在的单体型看成缺失数据,采用EM迭代算法,给出了家系数据单体型频率的极大似然估计。
2.
Put forward the reason of introduce the state space model of the ARIMA process, through the express of its state space model and Kalman filter relation for forecast, discuss the likelihood function and fresh interest means which based on state space model, probe into exact forecast means of the state space model of the ARIMA process.
通过ARIMA过程的状态空间表示和用于预报的Kalman滤波关系式,讨论了在状态空间模型时的似然函数和新息方法求解,探讨了ARIMA过程的状态空间模型的精确预报方法。
3.
Formalae are established describing how the round-off and observational errors influence the reduced likelihood function.
似然函数的Ａｌｉ算法和新息算法用矩阵表示并给出误差分析。
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4)  total function
完全函数
5)  full data
完全数据
1.
We study parameters estimation of a finite mixture model of exponential distributions with two parameters under full data and censored data by mea.
文献[9]应用EM算法研究了混合指数算法讨论了完全数据和截尾数据情形下有限混合双参数指数分布参数分布的参数估计问题,模拟研究表明贝叶斯方法对该模型的参数估计是有效的。
2.
In this paper,we employ the EM algorithm to estimate the parameters of mixed Weibull distribution under the normal stress life time test with full data or censored samples.
本文应用EM算法详细研究了混合Weibull分布在寿命实验条件下,在完全数据场合,截尾数据场合的参数估计问题。
3.
In this paper, we employ the EM algorithm to obtain the ML estimation for the mixed two-parameters exponential model under the normal life time test with full data.
本文应用EM算法详细研究了混合双指数分布在正常工作条件下,在完全数据场合的参数估计问题。
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6)  complete data
完全数据
1.
In this paper k-NN estimator of regression function is constructed based on randomly complete data and censored data.
本文研究基于随机完全数据和删失数据回归函数的ｋ－近邻估计，在较为一般的条件下证明了估计序列作为由Ｓ（Ｓ　Ｒｄ）为指标集的随机过程序列依分布收敛到高斯过程。
2.
For complete data of Weibull distribution parameters.
在完全数据条件下对Weibull分布,分别使用Newton-Raphson算法、CM算法进行完全数据Weibull分布参数的极大似然估计计算,并且在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟,从模拟结果来分析这两种算法在处理Weibull分布参数的极大似然估计的优良性。
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补充资料：完全解析函数


完全解析函数
complete analytic function

完全解析函数!~ple切anal西c fun川叭.咖幽~“Ilfr一中，砚曰圳.! 由最初在扩充复平面〔的某个区域D内给出的复变量:的一个起始解析函数.厂=了’(:)的所有解析开拓(analytle eontinuatzon)得到的全体解析函数儿的集合. 由区域D〔C和定义在DL的单值解析，即全纯的函数.厂所组成的对(D.f)称为解析函数兀回e打;entof an analytic function)或解析)u(analyt一c ele-ment)，或者就简称为元素(dement)，要指定一个解析函数时，总可以使用We记rstrass元了Welcrstrasselemen‘)，也称为平见u水(re即lar elemen‘)(乙『(a，R)，_几)，‘与a铸戈时、Wcierstrass兀素由一个幂级数 人二加)二艺，k(:一“)‘(l) 火()和一个以a为中心，R(>0)为半径的收敛圆盘U(a，R)={:〔〔:12一alR}组成，R)0. 令乓为可由一个起始元素(U(a，R)，儿)在〔内至少一条连接点a与心的路径上解析开拓到C的全体点C任C所组成的集合.要记住以下情形的可能性:对一点C任马，沿某一类路径L，的解析开拓是可能的，但沿其他任一类路径L:则是不可能的(见奇点(s ingul盯point)).集合马是平面〔内一个区域·由元素(U(a，R)，羌)生成的(weierstrass意义下的)完全解析函数(comPlete analytie function(in the sense of Weier-strass))方是指沿所有可能路径L C=C的这种解析开拓得到的全体Weierstrass元(U(C，R)，关)，C任Ef·区域马称为完全解析函数方的(weierstrass)存夸誉(( Weierstrass)domain of existence).用任一元素(D，f)代替Weierstrass元得出的是同一个完全解析函数.介的元素(D，f)常称为解析函数fw的分支(见解析函数的分支(branch of an analytie function)).任何被取作解析开拓的起始元素的完全解析函数fw的元素(D，f)生成同一个完全解析函数几.完全解析函数几的每一个元素(U“，R)，天)可由任何其他元素(U(a，R)，无)沿亡内某一连接点a和点C的路径的解析开拓得到. 可能发生这样的情况:起始元素(D，f)不能被解析开拓到任一点心哄众这时，D一乓是函数f的自替夺在域(natural domain of existence)或称全纯域(do-Tnain of holomorphy)，而边界r=日D是函数f的自然边界(natural boundary).例如，对于Weierstrass元 {。。。
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参考词条