【摘 要】
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在这篇论文中,考虑以下EV模型其中(X,Y),i=1,……,n是观测值.当x是设计点时,Γ(s,t)为Gamma分布,s、t为其参数且s>-1、t>0,该文以下同.称g.tp为p维广义T分布,在此假设下,用EM
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在这篇论文中,考虑以下EV模型其中(X<,i>,Y<,i>),i=1,……,n是观测值.当x<,i>是设计点时,Γ(s,t)为Gamma分布,s、t为其参数且s>-1、t>0,该文以下同.称g.tp为p维广义T分布,在此假设下,用EM算法分别求出了β,σ<2>的极大似然估计β,σ<2>,并讨论这些估计的相合性和渐近性质.当xi为随机变量时作以下假设:(Y<,i>-x<,i>β,X<,i>-x<,i>,x<,i>-μ)~.g.t<,3>(0,σ<2>I<,3>,s,t)μ是未知参数.在此假设下,用EM算法分别求出了β,σ<2>,μ的极大似然估计β,σ<2>,μ,并讨论这些估计的相合性和渐近性质.在上述的理论指导下,论文还对随机数据进行了模拟计算.
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