LDA模型参数有偏估计方法.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
一种ar模型的稀疏模态参数估计方法.pdf
２０１６年 １１月 机 械 科 学 与 技 术 Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１６
第３５卷 第 １１期 Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏｌ．３５ Ｎｏ．１１
ＤＯＩ：１０．１３４３３／ｊ．ｃｎｋｉ．１００３⁃８７２８．２０１６．１１１６
一种ＡＲ模型的稀疏模态参数估计方法
李仙果，周宇
-
广义AR参数模型时延估计方法研究的中期报告.docx
广义AR参数模型时延估计方法研究的中期报告
研究背景：
为了更好地理解并预测时序数据，在时间序列分析中，自回归模型是一种经典的建模方法。然而，这种建模方法面临一个困难：估计滞后项的参数通常要求时序数据是等时的，而真实的时序数据包含了很多不同的时延。因此，围绕着如何对等时数据进行建模，广义AR参数模型被提出，并发展了一系列方法用于时延估计，在实际应用中具有广泛的价值。
研究目的：
在广义AR参数模型中，本文研究了时延估计方法，并给出中期报告。具体来说，我们研究了基于相关性分析和基于最小二乘的两种时延估计方法，并通过模拟实验和实际数据实验来验证这些方法的效果。
研究方法：
本文首先介绍了广义AR参
-
经济预测模型参数估计的方法指南.docx
经济预测模型参数估计的方法指南
经济预测模型参数估计的方法指南
一、经济预测模型参数估计的基础理论
经济预测模型参数估计在经济分析中扮演着至关重要的角色。通过精确估计模型参数，我们能够更好地理解和预测经济变量的行为，为政策制定、企业决策和资源配置提供科学依据。本部分将概述经济预测模型参数估计的基本概念、重要性及理论基础。
经济预测模型通常涉及多个经济变量之间的关系，这些关系可以通过数学函数来表示。例如，需求量Q可能依赖于商品价格P、消费者收入Y以及替代品价格P等多个因素。在这种情况下，我们可以建立一个包含这些变量的经济预测模型，如Q=f(P,Y,P)。为了应用这个模型进行预测，我们需要知道函数
-
非线性模型参数估计的一种新方法修订版.pdf
生 物数学学 报
。 优 认
-
多元线性模型参数估计：方法性质与应用洞察.docx
多元线性模型参数估计：方法、性质与应用洞察
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科学研究与实际应用的广阔领域中，多元线性模型作为一种强大的数据分析工具，占据着举足轻重的地位。从经济领域的市场趋势预测、金融风险评估，到生物领域的基因表达分析、疾病风险预测；从工业生产中的质量控制、生产效率优化，到社会科学中的教育成果分析、人口结构研究，多元线性模型都发挥着不可或缺的作用。它能够有效揭示多个自变量与一个因变量之间的线性关系，帮助研究者深入理解复杂系统的内在机制，为决策提供科学依据。
以经济领域为例，在研究消费者行为时，可通过多元线性模型分析消费者收入、商品价格、消费者偏好等多个因素对商品需求量的
-
SV模型参数估计经验特征函数方法.pdf
-
广义Pareto分布海杂波模型参数的组合双分位点估计方法.pptx
汇报人：;;;;;本文主要研究广义Pareto分布海杂波模型参数的组合双分位点估计方法，包括算法原理、实现步骤以及性能评估等方面。;;;;;;;;;;;;;;;;采用信杂比改善因子、目标检测概率等指标对海杂波抑制效果进行评估。;;;;;$title{感谢您的观看}
-
Logit模型参数估计方法的多维剖析与应用拓展.docx
Logit模型参数估计方法的多维剖析与应用拓展
一、引言
1.1Logit模型概述
在统计学和机器学习领域，Logit模型作为一种经典的分析工具，占据着举足轻重的地位。它属于离散选择法模型，是最早被提出并广泛应用的离散选择模型之一，也被称作“评定模型”“分类评定模型”，常见英文名为“Logisticregression”，即“逻辑回归”。Logit模型诞生于19世纪30年代，由罗纳德?费希尔（RonaldFishe）发明，隶属于多重变量分析范畴，在众多领域的统计实证分析中发挥着关键作用，常见的Logit模型包括BL、MNL、NL等。
从模型形式上看，Logi
-
空间杜宾模型参数估计优化方法.docx
空间杜宾模型参数估计优化方法
一、空间杜宾模型的基本结构与参数估计意义
（一）空间杜宾模型的理论框架
空间杜宾模型（SpatialDurbinModel,SDM）是空间计量经济学中的核心模型之一，由LeSage和Pace于2009年系统提出。其基本形式为：
[Y=WY+X+WX+]
其中，(W)为空间权重矩阵，()为空间自回归系数，()表示解释变量的空间滞后效应。该模型同时考虑了被解释变量与解释变量的空间依赖性，能够更全面地揭示空间交互作用机制。
（二）参数估计的挑战与优化需求
传统估计方法如最大似然估计（MLE）在样本量较大时面临计算复杂度高、内存占用大等问题。例如，当样本量超过10,000
-
一种提升连续重整模型参数估计效率的方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114819462 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210082355.4
(22)申请日 2022.01.24
(71)申请人 南京富岛信息工程有限公司
地址 2
-
非对称随机波动率模型参数估计方法.docx
非对称随机波动率模型参数估计方法
一、非对称随机波动率模型的基本概念
（一）非对称随机波动率模型的定义
非对称随机波动率模型（AsymmetricStochasticVolatilityModel,ASV）是金融时间序列分析中的重要工具，主要用于捕捉资产收益波动率的非对称特征。与传统的GARCH模型不同，ASV模型假设波动率本身是一个不可观测的随机过程，且允许波动率与资产收益之间存在非对称关系。例如，Black（1976）提出的“杠杆效应”指出，负收益往往伴随着更高的波动率，而ASV模型通过引入相关系数参数来描述这一现象。
（二）非对称性特征的数学表达
在ASV模型中，非对称性通常通过资产收益
-
参数估计方法.pdf
参数预计方法
参数预计的方法
矩法
一、矩的观点
矩(moment)分为原点矩和中心矩两种。对于样本y，y，，y，各观察值的
12n
kk1nk
k次方的均匀值，称为样本的k阶原点矩，记为y，有yyi，比如，算术
ni1
均匀数就是一阶原点矩；用观察值减去均匀数获取的离均差的k次方的均匀数称
1n
为样本的k阶中心矩，记为(yy)k或?，有(yy)k(yy)k，比如，样本
ki
ni1
方差1n(yy)2就是二阶中心矩。
i
i
n1
对于整体y，y，，y，各观察值的k次方的均匀值，称为整体的k阶原点
12N
kkNk
矩，记为E(y)，有E(y)1yi；用观察值减去均匀数获取的离均差的k次方
-
参数估计方法.doc
参数估计方法分析
Analysis of parameter estimation method
【摘要】 在课程学习之后，我们需要对书本上的知识进行消化理解。本文利用Excel软件对数据进行参数估计，加深了我们对参数估计方法的认识和理解，并且知道何种方式更加有效和准确。
【关键词】 参数估计；图解法；矩量法；最大似然法；最小平方法
Abstract： After the course of learning, we need to digest the knowledge on the books. In this paper, Excel software is used to estim
-
AR模型的参数估计.pdf
AR模型的参数估计
AR模型的参数估计
⼀、AR模型概述
AR模型属于随机信号参数模型的⼀种。在AR模型中，随机信号x(n)由本⾝的⼲次过去值x(n−k)和当前的激励值w(n)线性组合产⽣。
p
∑(1)
x(n)=w(n)−k=1ax(n−k)
k
该模型的系统函数：
1
p−k(2)
1+∑az
H(z)=k=1k
p是系统阶数，系统函数中只有极点，⽆零点，也称为全极点模型，系统由于极点的原因，
要考虑到系统的稳定性，因⽽要注意极点的分布位置，⽤AR（p）来表⽰。
信号的现代建模⽅法（Modernmodelingmethodforsignal）是建⽴在具有最⼤的不确定性基础上的预测。提出了
-
回归模型的参数估计.pptx
第二节回归模型的参数估计
一、最小二乘估计（OLS）⒈选择最佳拟合曲线的标准从几何意义上说，样本回归曲线应尽可能靠近样本数据点。选择最佳拟合曲线的标准可以确定为：使总的拟合误差（即总残差）达到最小。用最小二乘法描述就是：所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。
⒉OLS的基本思路不同的估计方法可得到不同的样本回归参数和，所估计的也不同。理想的估计方法应使和的差即残差越小越好。因为可正可负，所以可以取最小，（选择平方的原因：介绍）即：
在离差平方和的表达式中，被解释变量的观测值和解释变量都是已知的，因此可以将看作是未知参数的函数。计算此函数对的一阶偏导数，可得：
得到：此方程组为正