本文關(guān)鍵詞：基于廣義極大似然的錯(cuò)誤原假設(shè)的比例估計(jì)

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【摘要】：本文主要運(yùn)用了廣義極大似然估計(jì)(GMLE)來(lái)研究錯(cuò)誤原假設(shè)比例的估計(jì)問(wèn)題,并對(duì)三種錯(cuò)誤原假設(shè)比例的估計(jì)方法加以改進(jìn)。GMLE是在經(jīng)驗(yàn)貝葉斯問(wèn)題中估計(jì)先驗(yàn)分布[10,14]。關(guān)于GMLE的計(jì)算問(wèn)題,我們采用EM算法來(lái)得到權(quán)重迭代表達(dá)式;但是由于EM算法收斂較慢,權(quán)重迭代需要選取一個(gè)較好的初始估計(jì)。從理論上說(shuō),任何合理的估計(jì)都可以作為權(quán)重的初始估計(jì)。因?yàn)榱泓c(diǎn)權(quán)重的初始估計(jì)可以轉(zhuǎn)化為錯(cuò)誤原假設(shè)的比例估計(jì),所以第四章回顧了三種錯(cuò)誤原假設(shè)的估計(jì)方法,并且簡(jiǎn)單描述了估計(jì)量的構(gòu)造思想。第一種是基于頻率變化的估計(jì)方法[8],第二種是基于原假設(shè)p-value分布的估計(jì)方法[13],第三種是基于Bernoulli分布的估計(jì)方法[17]。最后我們對(duì)三種方法進(jìn)行改進(jìn),提出了GMLE估計(jì)方法。為了說(shuō)明GMLE方法的估計(jì)效果,我們進(jìn)行了數(shù)據(jù)模擬,并比較改進(jìn)前后的估計(jì)效果。最終得出的結(jié)論是改進(jìn)后的GMLE方法的估計(jì)值要更接近真實(shí)值,改進(jìn)具有顯著效果。
【關(guān)鍵詞】：混合正態(tài)模型 GMLE EM算法 p-value Bernoulli分布
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 引言7-9
• 2 案例9-11
• 3 廣義極大似然估計(jì)(GMLE)11-15
• 3.1 混合正態(tài)模型11-12
• 3.2 GMLE12-13
• 3.3 GMLE的計(jì)算13-15
• 4 錯(cuò)誤原假設(shè)比例估計(jì)15-20
• 4.1 基于頻率變化的估計(jì)方法15-17
• 4.2 基于原假設(shè)p-value分布的估計(jì)方法17-18
• 4.3 基于Bernoulli分布的估計(jì)方法18-19
• 4.4 GMLE估計(jì)方法19-20
• 5 數(shù)值模擬20-26
• 總結(jié)與展望26-27
• 參考文獻(xiàn)27-29
• 致謝29-30

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