基于广义极大似然的错误原假设的比例估计

发布时间：2017-09-10 19:34

  本文关键词：基于广义极大似然的错误原假设的比例估计

  更多相关文章： 混合正态模型 GMLE EM算法 p-value Bernoulli分布

【摘要】：本文主要运用了广义极大似然估计(GMLE)来研究错误原假设比例的估计问题,并对三种错误原假设比例的估计方法加以改进。GMLE是在经验贝叶斯问题中估计先验分布[10,14]。关于GMLE的计算问题,我们采用EM算法来得到权重迭代表达式;但是由于EM算法收敛较慢,权重迭代需要选取一个较好的初始估计。从理论上说,任何合理的估计都可以作为权重的初始估计。因为零点权重的初始估计可以转化为错误原假设的比例估计,所以第四章回顾了三种错误原假设的估计方法,并且简单描述了估计量的构造思想。第一种是基于频率变化的估计方法[8],第二种是基于原假设p-value分布的估计方法[13],第三种是基于Bernoulli分布的估计方法[17]。最后我们对三种方法进行改进,提出了GMLE估计方法。为了说明GMLE方法的估计效果,我们进行了数据模拟,并比较改进前后的估计效果。最终得出的结论是改进后的GMLE方法的估计值要更接近真实值,改进具有显著效果。
【关键词】：混合正态模型 GMLE EM算法 p-value Bernoulli分布
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 引言7-9
• 2 案例9-11
• 3 广义极大似然估计(GMLE)11-15
• 3.1 混合正态模型11-12
• 3.2 GMLE12-13
• 3.3 GMLE的计算13-15
• 4 错误原假设比例估计15-20
• 4.1 基于频率变化的估计方法15-17
• 4.2 基于原假设p-value分布的估计方法17-18
• 4.3 基于Bernoulli分布的估计方法18-19
• 4.4 GMLE估计方法19-20
• 5 数值模拟20-26
• 总结与展望26-27
• 参考文献27-29
• 致谢29-30

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本文编号：826223