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首页 > 生物数学学报 > 非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及随机逼近算法

非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及随机逼近算法

Maximum Likelihood Estimation in Nonlinear Reproductive Dispersion Mixed Models and Stochastic Approximation Algorithm

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摘要非线性再生散度随机效应模型包括了非线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等.通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(简称MH)算法,提出了模型参数极大似然估计的随机逼近算法.模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性.

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作者 张文专 [1] 唐年胜 [2] 王学仁 [2] 学术成果认领
作者单位 东南大学,数学系,江苏,南京,210018;贵州财经学院,数学与统计学院,贵州,贵阳,550004 [1] 云南大学,应用统计研究中心,云南,昆明,650091 [2]
关键词 非线性再生散度随机效应模型极大似然估计Metropolis-Hastings算法随机逼近算法
医学主题词 算法(Algorithms)再生(Regeneration)研究(Research)性(Sex)
分类号 O212.2
DOI 10.3969/j.issn.1001-9626.2006.02.015
发布时间 2006-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（10226005） 云南省自然科学基金（2004A0002） 贵州省教育厅自然科学研究项目（2005217）
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生物数学学报

生物数学学报

2006年21卷2期

270-278页

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