导读:本文包含了树半序约束论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:树半序约束,约束极大似然估计,均方误差
树半序约束论文文献综述
范哲[1]（2007）在《树半序约束下多指数总体均值的估计》一文中研究指出约束条件下的统计推断已经成为当今统计分析中的一个重要领域，在史宁中的论文《保序回归和极大似然估计》中指出了对于指数分布利用PAVA算法进行极大似然估计的保序回归效果并不是很理想。但是对于正态分布保序回归做的很好，并且指出了对于正态分布简单半序约束下极大似然估计(RMLE)，有着比样本均值更小的均方误差。其中特别指出了在lee(1981)的论文中讨论了在简单半序(y_1≤y_2≤…≤y_n)中正态分布的约束极大似然估计均方误差要小于通常的极大似然估计均方误差。关于指数分布在树约束条件下多个指数总体均值的约束极大似然估计问题并没有人讨论过。本文第二部分：样本容量不同时，给出在树约束条件下多个指数总体均值的约束极大似然估计。在这个部分首先讨论了样本容量不同时，树约束条件下两个和叁个指数总体均值的约束极大似然估计问题。通过对他们的讨论，归纳分析了样本容量不同时，在树半序约束(λ_0≤λ_i其中，(i=1，2，3..n))下多个指数总体均值的约束极大似然估计形式问题。本文第叁部分：讨论样本容量相同时，在树约束下(λ_1≤min(λ_2，λ_3))叁个指数总体均值的约束极大似然估计(RMLE)与样本均值均方误差比较问题。讨论结果：1．λ_2=λ_3时：约束极大似然估计均方误差要比均值均方误差要小。2．λ_2≠λ_3时：1)(?)_1≤min((?)_2，(?)_3)时：约束极大似然估计均方误差与比均值均方误差相等。2)(?)_2＜(?)_1时：约束极大似然估计均方误差要比均值均方误差要小。3)(?)_3＜(?)_1时：约束极大似然估计均方误差要比均值均方误差要小。4)max((?)_2，(?)_3)≤(?)_1时：λ_2≠λ_3时积分结果不能明确显示与0的关系，利用数值实验进行分析。数值实验结果没有显示出约束极大似然估计与均方误差比均值均方误差更好(积分结果给出)。(本文来源于《大连理工大学》期刊2007-06-01）
董普,卢玉贞[2]（2003）在《正态分布的均值被简单树半序约束方差为未知的最大似然估计》一文中研究指出对给定的 k个总体 ,均值和方差均未知 ,本文讨论了均值被简单树半序约束 ,方差为未知的最大似然估计 ,并给出了一个求解方法 .(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2003年11期）
树半序约束论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对给定的 k个总体 ,均值和方差均未知 ,本文讨论了均值被简单树半序约束 ,方差为未知的最大似然估计 ,并给出了一个求解方法 .
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
树半序约束论文参考文献
[1].范哲.树半序约束下多指数总体均值的估计[D].大连理工大学.2007
[2].董普,卢玉贞.正态分布的均值被简单树半序约束方差为未知的最大似然估计[J].数学的实践与认识.2003