1) β likelihood estimation
β似然估计
1.
We use β likelihood estimation instead of maximum likelihood estimation to estimate the parameters of data\'s probability distribution function(modeled by Gaussian mixture models).
在确定数据所服从分布的密度函数(高斯混合模型来模拟)的参数时,使用β似然估计来代替原模型中的最大似然估计。
3) likelihood estimator
似然估计
1.
The maximal likelihood estimator of Γ n after the separation of “signals”and “noise”is given.
给出了将“信号”与“噪音”分离后Γ的极大似然估
4) quasi-likelihood estimate
拟似然估计
1.
Asymptotics of maximum quasi-likelihood estimates in generalized linear models with adaptive designs;
自适应设计广义线性模型极大拟似然估计的渐近性
5) quasi-likelihood estimator
拟似然估计
1.
Asymptotic normality of quasi-likelihood estimator in multivariate generalied linear model;
多维广义线性模型拟似然估计的渐近正态性
2.
Asymptotic normality of maximum quasi-likelihood estimators in multivariate generalized linear models
多维广义线性模型极大拟似然估计的渐近正态性
6) 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。
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