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《吉林大学》 2005年
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序约束下参数模型的统计推断

宋海燕  
【摘要】:本文考虑了k个正态总体的均值μ1,μ2,…μk在伞形序约束下如何确定其中不同参数的结构这个问题,基于Anraku(1999)提出的简单半序约束下的信息准则—ORIC准则,我们提出了一个广义的序约束下的信息准则—GORIC准则以解决这个问题。本文还考虑了数据有缺失情况下,两多项总体的参数p,q在随机序约束及似然比序约束下的极大似然估计问题及相关的检验问题。其中,当p,q满足随机序约束时,我们分别给出了EM法及公式法求解极大似然估计的结果,指出了该结果存在的不足,在此基础之上提出了M-M求解方法。最后指出,从完全似然函数出发与从观测似然函数出发考虑检验问题,结论是一致的。当p,q满足似然比序约束时,我们只是从观测似然函数出发,考虑了检验问题H_0←→H_1—H_0,其中,H_0:p=q,H_1:X(?)Y。文章的最后,对二维正态总体,证明了当均值满足一个或两个线性不等式约束时,其极大似然估计在Pitman意义下优于无约束的极大似然估计。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:O212

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1 宋海燕;序约束下参数模型的统计推断[D];吉林大学;2005年
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