已閱讀1頁，還剩43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、本文介紹了混合分布模型發(fā)展和研究現(xiàn)狀，不同的混合分布模型(混合泊松分布模型、混合指數(shù)分布模型、混合正態(tài)分布模型)的性質(zhì)及應(yīng)用條件。其中混合泊松分布在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用；混合指數(shù)分布在工程領(lǐng)域里有一定應(yīng)用；而混合正態(tài)分布應(yīng)用最廣，因為許多隨機現(xiàn)象在樣本量足夠大時都可以用正態(tài)分布逼近。討論了混合分布的參數(shù)估計以及置信區(qū)間的估計，全文內(nèi)容以下： 第一章介紹了混合分布的發(fā)展和研究現(xiàn)狀以及還有哪些方面有待研究。 第二章考慮混合泊松
2、分布模型，分別用矩估計法、聚類法、EM算法對不同情況下的混合泊松分布模型的參數(shù)進行估計?？紤]用EM算法得到的參數(shù)估計值的置信區(qū)間估計，即用Louis算法得出參數(shù)估計值的漸近方差的Fisher信息矩陣，由此得出參數(shù)的區(qū)間估計。 第三章討論混合指數(shù)分布的參數(shù)估計問題，分別用矩估計法、貝葉斯估計法、EM算法、聚類法對不同情況下的混合指數(shù)分布的參數(shù)做估計和比較。 第四章運用貝葉斯估計法、聚類法、EM算法得出混合高斯分布模型的參數(shù)
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(dāng)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
- 線性混合模型中的參數(shù)估計.pdf
- 混合模型的參數(shù)估計.pdf
- 線性混合模型參數(shù)估計問題的研究.pdf
- 混合模型參數(shù)估計的研究.pdf
- 線性混合模型中參數(shù)估計的研究.pdf
- 41463.混合效應(yīng)模型中的參數(shù)估計
- 信號模型中若干參數(shù)估計問題的研究.pdf
- 線性模型中的參數(shù)估計.pdf
- 廣義Gamma混合模型的參數(shù)估計研究.pdf
- 方差分量模型的參數(shù)估計問題.pdf
- 廣義線性模型中的參數(shù)估計問題.pdf
- 23145.em算法在混合模型參數(shù)估計中的應(yīng)用
- 混合系數(shù)線性模型與約束線性模型的參數(shù)估計.pdf
- 有限正態(tài)混合模型的參數(shù)估計與應(yīng)用.pdf
- 結(jié)構(gòu)型EV模型中的參數(shù)估計.pdf
- 多元線性模型的參數(shù)估計.pdf
- 廣義GAMMA混合模型參數(shù)估計研究及其在SAR圖像中的應(yīng)用.pdf
- 線性模型參數(shù)估計若干問題研究.pdf
- 基于MCMC的廣義Gamma混合模型的參數(shù)估計及其應(yīng)用.pdf
- 參數(shù)估計與非參數(shù)估計
評論
0/150
提交評論