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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉旅玎
研究生(外文):Liu, Lu-Ding
論文名稱:估計混合常態分配參數之成群最大概率累次方法
論文名稱(外文):On the Grouped Maximum Likelihood Method for Estimating Mixing Proportion of a Mixed Normal Distribution Iteration
指導教授:鄭惟厚鄭惟厚引用關係
指導教授(外文):Zheng, Wei-Hou
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:數學研究所
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1989
畢業學年度:77
語文別:中文
中文關鍵詞:截切化方法成群最大概率估計法常態分配
外文關鍵詞:Grouped Maximum Likelihood MethodMixing Proportion
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在這篇報告中,我們研究混合K 個常態分配。我們修正了一些Hasselbad 的成群最
大概率估計法,並計算混合比例的漸近變異數。在K=2 ,五個參數都未知時,給兩
種獲得初值的方法,並使用Hassel-blad 的成群最大概率估計法來計算五個參數的
均方差。
Hasselblad將觀測值在N 個區間中組成群,每個區間的機率被每個區間中點的標準
常態分配值來逼近。我們使用梯形法和辛卜松活來代換每個區間的逼近值。在第三
節我們計算當其它參數均已知時,混合比例的漸近變異數。在第二節,我們介紹一
些關於最大概率估計法的結果。在1987在M. Razzaghi 和W.S. Rayens 修正了最大
概率法估計混合比例。在第四節,我們比較修正最大概率法和成群最大概牢法。第
五節裡,我們用兩個方法求初值,一個是Karl Pearson動差法,另一個是Hasgelbl
ad的截切化方法來估計五個未知的參數。
在第三節中,我們模擬的結果發現Hasselblad原來的逼近法所算出來混合比例的漸
近變異數是最小的,而且若變異數相等且其值為1 時,當兩個母體問的期望值差越
大,漸近變異數的值會越小,在第四節中,我們發現修正最大概率估計法的均力差
大致上是最小的,在表4.2 中以梯形法所算出來的均力差是最小的,但它的收歛個
數也是最少的,而當我們固定其它參數,兩母體期望值的差越大,它的收斂個數會
增加且其均力差會變小。在第五節中,當收歛個數相當時,Hasselblad的截切化方
法所算出估計值的均力差較小。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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