1) spectral-likelihood estimation
谱似然估计法
2) spectrum likelihood estimation
谱似然估计
1.
This paper constructs a multivariate long memory stochastic volatility (MLMSV) model and provides its spectrum likelihood estimation method, as well as the testing procedures for fractional cointegration under MLMSV frame.
对多元长记忆随机波动进行建模,并给出了相应的谱似然估计方法以及在多元随机波动模型框架下分数维协整的检验步骤。
3) spectral estimation/maximum likelihood
谱估计/最大似然法
5) maximum likelihood estimate
最大似然估计法
1.
A measurement of inertia time constant is discussed,and the necessary mathematical formu- las are derived for calculating the phase difference by means of the maximum likelihood estimate and the correlation analysis.
阐述了惯性时间常数的测量原理,在此基础上详细推导了用于相位差计算的最大似然估计法和相关分析法的数学公式,并在机械平台上完成相关试验以及 Matlab 数据处理程序设计、数据分析。
2.
The traditional methods for model function are linear least squares, nonlinear least squares and maximum likelihood estimate.
根据实测数据拟合直线或曲线方程的过程称作模型拟合,求解模型函数的传统方法有线性与非线性最小二乘法、最大似然估计法。
6) Pseudolikelihood Method
拟似然估计方法
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