已閱讀1頁，還剩46頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、經(jīng)驗似然方法是Owen在1988年提出的一種非參數(shù)統(tǒng)計推斷方法。該方法在構(gòu)造參數(shù)的置信域時有許多優(yōu)點,因此引起廣大統(tǒng)計學(xué)者的興趣,已經(jīng)被成功的應(yīng)用到了各種統(tǒng)計模型,如總體均值、線性回歸模型、分位數(shù)回歸等。用經(jīng)驗似然法對刪失數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析在現(xiàn)有文獻中并不多見。在刪失數(shù)據(jù)下用經(jīng)驗似然法對非線性回歸模型的研究在文獻中還沒有發(fā)現(xiàn)。 本文利用經(jīng)驗似然法研究了隨機右刪失數(shù)據(jù)下非線性回歸模型。分別就刪失變量的分布已知和未知兩種情況構(gòu)造了回歸
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 非線性回歸模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
- 12988.帶有刪失數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型的經(jīng)驗似然推斷
- 32213.刪失數(shù)據(jù)下若干半?yún)?shù)模型的經(jīng)驗似然與懲罰經(jīng)驗似然推斷
- 4977.缺失數(shù)據(jù)下廣義非線性回歸模型基于經(jīng)驗似然的統(tǒng)計診斷
- 23305.帶區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的加速失效時間模型經(jīng)驗似然推斷
- 基于經(jīng)驗似然的刪失線性模型的統(tǒng)計診斷.pdf
- 34000.刪失數(shù)據(jù)下的經(jīng)驗熵和經(jīng)驗似然
- 缺失數(shù)據(jù)下兩類回歸模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
- 18349.非線性變系數(shù)模型的經(jīng)驗似然推斷
- 半?yún)?shù)回歸模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
- 響應(yīng)變量存在缺失時非線性半?yún)?shù)回歸模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
- 10345.右刪失數(shù)據(jù)下混合線性回歸模型的穩(wěn)健em算法
- 4917.缺失數(shù)據(jù)下帶散布的泊松回歸模型的經(jīng)驗似然推斷
- 刪失非線性模型的中位數(shù)回歸.pdf
- 缺失數(shù)據(jù)下基于經(jīng)驗似然的復(fù)合分位數(shù)回歸模型的統(tǒng)計推斷.pdf
- 41373.數(shù)據(jù)缺失時部分線性模型的經(jīng)驗似然推斷
- 相依誤差下線性模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
- 10379.高維線性回歸模型下的經(jīng)驗似然方法
- 刪失數(shù)據(jù)下線性EV模型的統(tǒng)計推斷.pdf
- m-相依誤差下非線性半?yún)?shù)模型的經(jīng)驗似然推斷.pdf
評論
0/150
提交評論