染雾相依序列密度函数的经验似然推断 篇一
在概率统计学中，经验似然推断是一种常用的参数估计方法。它通过观测到的数据样本来估计未知参数的值，进而对总体进行推断。而相依序列密度函数则是一种描述相依随机序列的概率分布函数。本文将结合这两个概念，介绍相依序列密度函数的经验似然推断方法。
首先，我们需要明确相依序列密度函数的定义。相依序列密度函数是对于一个给定的随机序列，描述该序列在每个时刻的概率分布函数。相依序列的特点是在序列中的每个元素都与其他元素相关，而不是独立同分布的。因此，传统的参数估计方法无法直接应用于相依序列。这就需要引入经验似然推断方法。
经验似然推断方法的基本思想是通过最大化似然函数来估计参数的值。对于相依序列密度函数的经验似然推断，我们可以通过最大化观测到的数据样本在相依序列密度函数下的似然函数来估计参数。具体地，我们可以将相依序列密度函数表示为一个参数化的模型，然后通过最大似然估计的方法来估计参数的值。
在实际应用中，我们需要选择合适的参数化模型来描述相依序列密度函数。常见的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。根据选择的模型，我们可以得到相应的似然函数。然后，通过最大化似然函数来估计参数，得到相依序列密度函数的经验似然推断。
需要注意的是，相依序列的估计是一个复杂的过程。相依序列的特点使得估计过程中需要考虑序列中元素之间的相关性。这就需要使用一些特殊的统计方法来处理相依序列数据。例如，可以使用条件似然推断方法、频域方法等来处理相依序列的估计问题。
总结起来，相依序列密度函数的经验似然推断是一种对相依序列进行参数估计的方法。通过最大化观测到的数据样本在相依序列密度函数下的似然函数，可以估计出相依序列的参数值。然而，相依序列的估计是一个复杂的过程，需要考虑序列中元素之间的相关性。因此，选择合适的参数化模型和统计方法是非常重要的。
相依序列密度函数的经验似然推断 篇二
相依序列密度函数的经验似然推断是一种在统计学中常用的参数估计方法。相依序列密度函数描述了一个相依随机序列在每个时刻的概率分布函数。本文将介绍如何利用经验似然推断方法来估计相依序列密度函数的参数。
首先，我们需要明确相依序列密度函数的定义。相依序列是指序列中的每个元素都与其他元素相关，而不是独立同分布的。相依序列密度函数是对于一个给定的相依序列，描述该序列在每个时刻的概率分布函数。相依序列的估计是一个复杂的过程，传统的参数估计方法无法直接应用于相依序列。
经验似然推断方法是一种通过观测到的数据样本来估计未知参数的值的方法。对于相依序列密度函数的经验似然推断，我们可以将相依序列密度函数表示为一个参数化的模型，然后通过最大似然估计的方法来估计参数的值。
在实际应用中，我们需要选择合适的参数化模型来描述相依序列密度函数。常见的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。根据选择的模型，我们可以得到相应的似然函数。然后，通过最大化似然函数来估计参数，得到相依序列密度函数的经验似然推断。
需要注意的是，相依序列的估计是一个复杂的过程。相依序列的特点使得估计过程中需要考虑序列中元素之间的相关性。这就需要使用一些特殊的统计方法来处理相依序列数据。例如，可以使用条件似然推断方法、频域方法等来处理相依序列的估计问题。
总结起来，相依序列密度函数的经验似然推断是一种对相依序列进行参数估计的方法。通过最大化观测到的数据样本在相依序列密度函数下的似然函数，可以估计出相依序列的参数值。然而，相依序列的估计是一个复杂的过程，需要考虑序列中元素之间的相关性。因此，选择合适的参数化模型和统计方法是非常重要的。
相依序列密度函数的经验似然推断 篇三
相依序列密度函数的经验似然推断
With the application of the special properties of strongly stationary m-dependent series, this paper is concerned with the empirical likelihood confidence intervals of density function under m-dependent series. The limit distribution of empirical likelihood ratio statistics is given out, and the empirical likelihood confidence intervals of parameters can be constructed. A simulation study is conducted to show the finite sample performance of the empirical likelihood based method.
作 者：金淑华 JIN Shu Hua 作者单位： Department of Mathematics, Changchun Taxation College, Jilin 130117, China 刊 名：数学研究与评论 ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF MA
