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点过程模型中向量参数极大似然估计的渐近性质; Asympotic Properties of MLE of the Parameters for Point Processes
房祥忠
2002
关键词点过程 参数估计 渐进性质
英文摘要点过程是一个应用广泛的统计模型.在医学,社会学,经济学,电子与通信科学以及软件与硬件可靠性等许多科学领域都能找到应用点过程的例子.在这些实际应用中,一般是根据问题的实际背景假定模型具有一定的参数形式,然后根据观测数据给出未知参数的极大似然估计值以推断事物发展的客观规律.我们知道,一种估计量是否收敛以及收敛速度的快慢,是决定这种估计量好坏的最为重要的标准.本文对于一般的点过程模型中向量参数极大似然估计(MLE)首先给出了一个保证其强相合的较为广泛的充分性条件,然后在进一步的条件下得到了重对数型的收敛速度.; 国家自然科学基金; 高等学校博士学科点专项科研项目; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 2; 113-118; 18
语种中文
出处知网 ; 万方 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_yygltj200202001.aspx
出版者应用概率统计
内容类型其他
源URL[http://hdl.handle.net/20.500.11897/12761]  
专题数学科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
房祥忠. 点过程模型中向量参数极大似然估计的渐近性质, Asympotic Properties of MLE of the Parameters for Point Processes. 2002-01-01.
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