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摘要:
点过程是一个应用广泛的统计模型.在医学,社会学,经济学,电子与通信科学以及软件与硬件可靠性等许多科学领域都能找到应用点过程的例子.在这些实际应用中,一般是根据问题的实际背景假定模型具有一定的参数形式,然后根据观测数据给出未知参数的极大似然估计值以推断事物发展的客观规律.我们知道,一种估计量是否收敛以及收敛速度的快慢,是决定这种估计量好坏的最为重要的标准.本文对于一般的点过程模型中向量参数极大似然估计(MLE)首先给出了一个保证其强相合的较为广泛的充分性条件,然后在进一步的条件下得到了重对数型的收敛速度.
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文献信息
篇名 点过程模型中向量参数极大似然估计的渐近性质
来源期刊 应用概率统计 学科 数学
关键词 点过程 参数估计 渐进性质
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 113-118
页数 6页 分类号 O212
字数 3489字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4268.2002.02.001
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 房祥忠 北京大学数学学院 21 158 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
点过程
参数估计
渐进性质
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用概率统计
双月刊
1001-4268
31-1256/O1
16开
上海市闵行区东川路500号华东师范大学金融与统计学院
4-414
1985
chi
出版文献量(篇)
1312
总下载数(次)
0
总被引数(次)
6455
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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