MCEM算法相关论文
Cox比例风险模型作为生存分析领域中的经典模型,目前已经被广泛地研究并且应用。对于群组性生存数据,为了刻画组内的个体的相关性,......
对于离散型数据的分析,本文提出了基于Student-t(T)过程下的广义混合效应模型,对于纵向离散型数据之间的相关性由潜在T过程来刻画,......
关于随机生物模型的参数估计问题一直以来都备受关注,但大多数研究都是借助数学知识来解决该问题的,如:动力学行为、随机微分方程......
机票代理人利用民航收益漏洞,产生大量无效订票,给航空公司造成极大损失。目前民航收益系统无法完全避免收益漏洞带来的损失。为了......
随着医药学的发展,药物混合试验越来越受到重视.药物混合因其多靶向性能削弱抗药性;药物之间的协同作用能有效地减少单个药物的剂......
本文对非负的且含有大量零的混合类型数据提出了Tobit方差分量模型,许多很有用的Tobit模型是我们模型的特例.我们运用MCEM算法给出......
EM算法是不完全数据问题中求参数估计的一种常用算法,具有简单可行和稳定收敛的优点,应用广泛.众多学者对其展开了研究,但缺乏数值......
本文利用Monte Carlo EM算法实现了对一阶双重线性时间序列模型的参数的估计.推出了估计模型中两个未知参数m与σ2的迭代步骤,并对......
采用Bayes方法,给出一维随时间变化系数自回归时间序列模型（TVPAR模型）中各参数的Bayes估计.选取未知参数的先验分布为均匀分布和逆......
在本文中,我们建立了半参数zero-inflated Poisson混合模型,用以探索在纵向数据研究中,某个协变量与响应变量均值的自然对数之间可......
本文我们扩展了三类多元统计模型,并相应地给出了基于极大似然估计的EM算法。在第二章中,我们根据多元广义线性模型和最大随机效用......
EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数......
对于具有高可靠性或者是价格昂贵的产品而言,人们通常无法在有限的时间内获得足够多的产品失效数据以进行相关的可靠性分析。作为......
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