基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化在分组数据中的应用

• 作者: 金桂芹
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: AMLE 分组数据 紧支撑
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: O212.8
• 字数: 2750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9590.2007.02.006

摘要

对一种基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化做了改进,并将改进后方法应用于分组数据的统计推断中,用来计算未知参数的近似极大似然估计和区间估计.改进后的方法弥补了原方法有时不能满足Sn(f)≈S(f)的缺点.该方法思想简单,易于执行,并且是非迭代,任意维的.所以,通过实例模拟,还可以看出该方法运行速度快,远优于Gibbs抽样、EM算法等其它几种方法.而且运算结果精度高,尤其表现在未知参数的区间估计上.因此提供了一种计算未知参数估计的简单方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金桂芹	大连交通大学数理系	1	2	1.0	1.0