导读:本文包含了伪似然论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:广义估计方程,正定,高斯伪似然,工作相关阵
伪似然论文文献综述
袁晓惠,刘天庆[1]（2016）在《基于高斯伪似然的正定相关阵估计及其应用》一文中研究指出基于高斯伪似然方法提出一种广义估计方程中工作相关阵的相合正定估计方法,并证明了无论工作相关阵是否被正确指定,所提出的AR(1)、等相关和MA(1)工作相关阵的高斯伪似然估计均为正定的.模拟结果表明,基于正定相关阵估计广义估计方程的回归参数估计是高效的.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2016年03期）
康萌萌,孟生旺[2]（2014）在《基于MCMC模拟和伪似然估计法的交叉分类信度模型费率厘定》一文中研究指出针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题,利用MCMC模拟和GLMM方法,对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效性。结果表明:基于MCMC方法能够动态模拟参数的后验分布,并可提高模型估计的精度;基于GLMM能大大简化计算过程且操作方便,可利用图形和其它诊断工具选择模型,并对模型实用性做出评价。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2014年02期）
金意[3]（2013）在《基于伪似然估计算法的网络延迟计算仿真》一文中研究指出在网络实际应用过程中,由于网络规模不断扩大,网络复杂性不断提高,在网络数据传输过程中,需要获取网络中的节点性能参数。但是,网络中的节点存在较大的差异性,将造成节点的性能参数过于复杂,在通信过程中协调性较差,存在冲突现象,导致对这种延迟的估计出现偏差。提出了一种伪似然的网络延迟估计算法。利用小波域数据线性变换模型,计算网络状态参数,为网络延迟计算提供准确的数据基础。统计网络延迟的概率分布情况,将网络延迟计算问题,转化为伪似然估计问题,并对该问题进行求解处理,消除干扰的影响。实验结果表明,利用该算法进行网络延迟计算,能够在网络规模比较大、网络复杂性比较高的情况下有效地获取网络延迟程度,获取的结果与实际的网络延迟分布情况非常接近,真实的反映了网络延迟情况。(本文来源于《计算机仿真》期刊2013年10期）
陈淑兰[4]（2012）在《伪似然方程的渐近性质》一文中研究指出普通线性模型主要用于处理响应变量是连续型的数据,要求误差项服从正态分布；广义线性模型是普通线性模型的推广,它既可以用于处理响应变量是连续型的数据,也可以用于处理响应变量是离散型的数据；用广义线性模型分析纵向数据的方法,称为广义估计方程方法,并由此得到广义估计方程；广义估计方程的真实相关阵Ri通常是未知的,常以工作相关阵Ro(α)来代替.工作相关阵Ri(α)是工作者为了满足研究工作的需要,根据经验来选取的.Balan和Schiopu用样本得到一个估计量Rn代替Ri(α)来估计真实相关阵Ri,得到的方程称为伪似然方程(pseudo-likelihood equation),并给出自然联系条件下、重复观测次数有限且残差为鞅差序列时伪似然方程根的弱相合性、渐近正态性的条件.这使得估计更加客观,减少了Ri(α)的人为因素,本文在此基础上对伪似然方程理论作进一步研究.主要研究工作有：(1)给出了新的工作相关阵,并由此得出新的伪似然方程.(2)证明了在自然联系条件下,若重复观测次数有限且残差为鞅差序列时,新的伪似然方程仍具有弱相合性及渐近正态性.从而推广了Balan和Schiopu的工作.(3)用数值模拟验证了理论结果,并验证估计方法的优越性.(本文来源于《广西大学》期刊2012-06-01）
陈清,张志勇,胡光岷[5]（2012）在《基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断》一文中研究指出识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年04期）
闫莉,陈淑兰[6]（2011）在《纵向数据中伪似然方程的根的相合性》一文中研究指出研究了伪似然方程的根的渐近存在性和相合性大样本性质.伪似然方程是研究纵向数据的一种方法,它是广义估计方程(GEE)的一种推广,用适当的矩阵去估计相关阵,这也是研究意义所在. 自从Shao(1999)定义伪似然方程以来,其大样本性质也不断完善. 本文证明了在一定条件下伪似然方程的根的渐近存在性及相合性.(本文来源于《海南师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
曹红艳,刘桂芬,曾平,张爱莲[7]（2008）在《预测性伪似然法和贝叶斯法广义线性混合模型估计》一文中研究指出目的比较预测性伪似然法(PQL)和基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)的贝叶斯方法在广义线性混合模型参数估计的偏差和精度。方法针对样本含量不等的层次数据,运用SAS/glimmix过程和WinBUGS软件分别进行PQL和贝叶斯法参数估计。结果两种方法固定效应参数估计结果基本一致,但对随机效应方差的估计,基于MCMC的贝叶斯法偏差远小于PQL法。结论对二分类层次数据,采用广义线性混合效应模型贝叶斯估计精度更高,偏差更小。(本文来源于《中国药物与临床》期刊2008年11期）
伪似然论文开题报告
（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：
针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题,利用MCMC模拟和GLMM方法,对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效性。结果表明:基于MCMC方法能够动态模拟参数的后验分布,并可提高模型估计的精度;基于GLMM能大大简化计算过程且操作方便,可利用图形和其它诊断工具选择模型,并对模型实用性做出评价。
（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。
伪似然论文参考文献
[1].袁晓惠,刘天庆.基于高斯伪似然的正定相关阵估计及其应用[J].吉林大学学报(理学版).2016
[2].康萌萌,孟生旺.基于MCMC模拟和伪似然估计法的交叉分类信度模型费率厘定[J].统计与信息论坛.2014
[3].金意.基于伪似然估计算法的网络延迟计算仿真[J].计算机仿真.2013
[4].陈淑兰.伪似然方程的渐近性质[D].广西大学.2012
[5].陈清,张志勇,胡光岷.基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断[J].计算机应用研究.2012
[6].闫莉,陈淑兰.纵向数据中伪似然方程的根的相合性[J].海南师范大学学报(自然科学版).2011
[7].曹红艳,刘桂芬,曾平,张爱莲.预测性伪似然法和贝叶斯法广义线性混合模型估计[J].中国药物与临床.2008