1) penalized likelihood function
罚似然函数
2) 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。
3) penalized log-likehood
惩罚对数似然
4) spectrum likelihood function
谱似然函数
5) quasi-likelihood
拟似然函数
6) Quasi-likel ihood
准似然函数
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