关于对数正态分布参数极大似然估计的讨论

利用图解法研究了由EM算法得出的有数据删失情况下对数正态分布参数的极大似然估计，得到了在Matlab中利用迭代算法计算参数估计值的方法．     

林木直径分布的研究 Ⅰ.矩法估计

本文在拟合直径分布时对给定的样本资料按判别式来选择总体分布类型的方法取得了满意的结果。对所讨论的7种分布类型,给出了参数的矩法估计,并比较了不同分布类型的拟合效果     

Copula函数中参数极大似然估计的性质

设m维随机变量X＝(X1,X2,…,Xm)的copula函数为C(u1,u2,…,um);α)＝C((F1(x1),F2(x2),…,Fm(xm));α),本文在(X1,X2,…,Xm)的样本空间和(U1,U2,…Um)的样本空间上讨论了m元copula函数中参数α的极大似然估计,得到了边缘分布函数连续时,两样本空间上参数α的极大似然估计和最大后验估计的等价性;而边缘分布函数不连续时,两样本空间上参数α的极大似然估计和最大后验估计的渐近等价性.     

分数布朗运动的极大似然估计

为了估计分形布朗运动参数, 作者修改了MMLE算法. 在仿真中, 和修改的MMLE算法相比较, 算法达到了更高的精度, 并以均方根误差和标准差为指标说明了方法的优越性.     

在序约束下2个正态总体均值与方差的极大似然估计

给出了在序约束下２个正态总体未知参数的极大似然估计问题的几个引理,使解决双正态总体均值、方差单边检验问题成为可能。     

应用极大似然法分析小麦穗长的遗传

采用质量—数量性状遗传的极大似然分析方法,对长穗小麦品系93(220)的主茎穗长进行了质量—数量遗传模型测验和主、微基因效应与变异估计。结果表明:长穗小麦新品系93(220)的主茎穗长为一典型的质量—数量性状,由一个主基因和若干微基因共同控制;一对隐性主基因控制穗长,附合加性——显性遗传模型,F1代表现为部分显性,隐性主基因增加主茎穗长的效应平均为1.47,微基因遗传效应为2.83cm,隐性主基因个体主茎穗长表现为长穗。     

应用极大似然法分析质量—数量性状的遗传及计算机软件

简述了应用极大似然法分析质量－数量性状遗传５种假设测验的原理和统计方法，编制了根据Ｆ２代分离群体进行遗传分析的计算机软件，并给出了以兼容３８６、Ｑｕｉｃｋ Ｂａｓｉｃ为硬、软件环境的ＱＢａｓｉｃ原程序。     

奶山羊产奶性能遗传参数的约束极大似然估计

应用约束极大似然法(REML)估计几项奶山羊产奶性状的遗传力、遗传相关和表型相关系数,旨在为奶山羊的选育提供最基本的参数。1 材料与方法1.1 材料 根据西北农业大学教学试验农场1981～1986年奶山羊群的产奶记录,共获得22只种公羊的305只初产女儿的最高日产奶量、90d产奶量和300d校正产奶量。1.2 方法 对于单性状模型     

基于极大似然原理的注水管柱可靠性研究

针对油田注水管柱经常发生疲劳破坏等问题,对J55注水管柱疲劳试件进行了加工,采用单点-成组疲劳试验法,获得了J55注水管柱疲劳寿命试验数据。基于中值S-N曲线的三参数幂函数形式,根据极大似然原理,得到了测定P-S-N曲线的单点-成组试验的P-S-N曲线公式;并利用概率论与数理统计方法,为P-S-N曲线赋予置信度,提出了含置信度限的P-S-N曲线公式。通过该公式确定的P-S-N曲线能使估算出的疲劳寿命具有置信度,使由单点-成组试验法测定的P-S-N曲线估算出的寿命更安全。     

利用极大似然法分析野败型杂交籼稻恢复基因的遗传

利用极大似然法和ＥＭ算法以野败型杂交籼稻恢复性的主基因进行了探测。结果表明,恢复性由两对主基因控制,两对恢复基因间表现显性上位性互作,两对基因的作用存在强弱之分,强恢复基因的加性效应是弱基因的２倍。     

多元函数未知参数的区间估计

Ｆ（ｘ,ｙ,…,ｕ;ａ１,ａ２,…,ａｍ）＝０中仅ａ１,ａ２,…,ａｍ未知时参考文献［１］给出了ａｊ（ｊ＝１,２,…,ｍ）的一种估计,它反映了函数类型确定后合理的选取函数中某些未知参数,使函数在一定意义下表现出最佳的观测结果。但在实际观测中,σ２常常也是未知的,同样需要估计,本文给出σ２的点估计及ａｊ（ｊ＝１,２,…,ｍ）的区间估计     

基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证

基于分块级的模式噪声，提出一种基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证方法.它采用小波去噪和维纳滤波提取传感器的模式噪声，并通过固定大小的滑动窗口，计算分块级的能量梯度、信噪比和相邻帧相同位置块模式噪声的相关性构造特征值向量.在此基础上，采用最大似然估计得到判别篡改区域的自适应阈值.仿真实验结果表明，提出的方法对于复制-粘贴的视频内容篡改取得了较好的取证效果，并且能够对较小区域的篡改进行定位.     

一个新的复合极值分布

提出了一个新的具有单调降危险率的厚尾分布,该分布通过“混合”Pareto分布和Poisson分布而成,是一种复合极值分布。导出了新分布的概率统计特性,研究了各种可应用于风险分析和可靠性工程的特征量（包括矩、熵、危险率函数、平均剩余寿命等）,获得了未知参数极大似然估计的存在唯一性。数值模拟表明该极大似然估计具有良好的有限样本性质。     

分子标记与QTL之间重组率的最大似然估计及通用程序设计

系统描述了数量性状基因座位作图的统计方法－－单个遗传标记ＱＴＬ之间重组了最大似然估计法，并将ＬＯＤ值与似然比检验相结合，应用于重组率估值及连锁强度的显著性检验，编写了可在微型机上运行，适合于Ｆ２、ＤＨ、ＢＣ等群体ＱＴＬ作图的通用计算机程序，并提供了水稻广亲和基因及与生育期有关的ＱＴＬ作图的应用实例。     

基于最大似然估计的优化盲检测方案

提出了一种应用于空时分组编码系统的优化盲检测方案,可以达到降低计算复杂度之目的.文章首先建立了空时分组编码的系统模型,并且介绍了最大似然估计的理论.在此基础上,提出盲检测迭代算法终止时机因子的概念,通过调节终止时机因子,可以平衡降低误码率和减少运算量之间的关系,以满足实际情况的需要.理论分析表明,此方法具有可行性,而通过Matlab仿真得到在计算量有限的情况下,通过减小终止时机因子并且增加级联在一起的空时分组码矩阵个数,可以降低比特误码率.     

胚乳性状质量-数量遗传的极大似然鉴别方法及其应用

 采用胚乳性状质量 -数量遗传的极大似然鉴别方法 ,进行质量 -数量遗传模型测验和主、微基因效应与变异估计 ,以 F2 和 F3胚乳世代为例详细演示了分析程序 ,将之应用于 3个籼稻组合直链淀粉含量的遗传分析。结果表明 ,直链淀粉含量为一典型的胚乳质量 -数量性状 ,由一个主基因和若干微基因共同控制 ;控制高、低和糯的主基因可能为一组复等位基因 ,且高对低、高对糯接近完全显性 ;微基因对直链淀粉含量的作用在不同组合可以是主基因变异尺度的1 /2～ 1 /     

F2群体动态性状基因定位的极大似然分析

把表型值随着时间(生命时期、年龄、胎次等)或其他可以量化的因素(生理状态、生产水平、代谢率和环境条件等)变化的性状称为动态性状。受动物遗传育种中用来估计动态性状育种值的随机回归测定日模型思想的启发,将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中,以刻画QTL对动态性状变化过程的作用,从而建立起动态性状基因定位的数学模型。以F2遗传设计群体为例,论述了动态性状基因定位分析的基本原理,推导了QTL效应大小和位置的极大似然法估计过程。选择3次Legendre多项式为子模型,采用MonteCarlo方法模拟F2设计群体,研究抽样群体大小和测定日密度对不同遗传力QTL检测效力的影响。利用正交设计安排因素试验组合,分析模拟试验结果表明:高遗传力的要比低遗传力的QTL在检测时需要较少个体数和测定日抽样;但不论QTL的遗传力多大,300以上的群体大小和5%以上的测定日密度都可以保证足够高的检测效力。     

基于数据外推的限带信号最大似然谱估计

针对高距离分辨率雷达应用背景,提出了一种在数据外推的基础上运用最大似然准则对限带信号的频谱进行估计的新方法(DE-ML).该方法首先根据常规DFT分析获得限带信号的频谱范围,然后对频域高采样率离散频谱进行最大似然估计.理论分析和实验结果表明,该方法与常规的DFT方法相比,具有更好的分辨性能;与一般的超分辨伪谱估计方法相比,具有更好的幅度估计性能以及抗噪声能力;与现有的数据外推谱估计方法相比,所需的运算量更少.     

广义误差-帕累托分布及其在保险中的应用

使用LogGED-Pareto分布模型拟合丹麦火灾保险损失数据.结果表明LogGED-Pareto模型拟合结果优于使用Cooray和Ananda提出的Lognormal-Pareto模型.