發(fā)布時(shí)間：2018-05-08 22:27

  本文選題：圖對(duì)數(shù)線性模型 + 馬爾科夫網(wǎng)��； 參考：《青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：將馬爾科夫網(wǎng)與對(duì)數(shù)線性模型的基本理論相結(jié)合,建立了圖對(duì)數(shù)線性模型,并對(duì)模型參數(shù)的極大似然估計(jì)進(jìn)行研究。根據(jù)極大團(tuán)對(duì)圖模型進(jìn)行分解,即可得到極大似然估計(jì)。具體分析了五維隨機(jī)變量的對(duì)數(shù)線性模型結(jié)構(gòu)以及獨(dú)立性條件,并且計(jì)算出其極大似然估計(jì)計(jì)算公式。
[Abstract]:Combining Markov net with the basic theory of logarithmic linear model, the logarithmic linear model of graph is established, and the maximum likelihood estimation of model parameters is studied. The maximum likelihood estimation can be obtained by decomposing the graph model according to the maximum cluster. The structure and independence conditions of logarithmic linear model of five dimensional random variables are analyzed in detail, and its maximum likelihood estimation formula is calculated.
【作者單位】： 青島大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1863369