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区间删失数据下几种分布的统计推断及金融数据实证分析

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 区间删失数据的研究背景与意义第9-10页
    1.2 区间删失数据的发展与研究现状第10-12页
    1.3 本文研究内容与过程第12-13页
第2章 预备知识第13-20页
    2.1 生存分析的基本理论第13-14页
        2.1.1 生存函数第13页
        2.1.2 失效率函数第13-14页
        2.1.3 各函数之间的关系第14页
    2.2 几种常用生存寿命分布第14-18页
        2.2.1 指数分布第14-15页
        2.2.2 Weibull分布第15-16页
        2.2.3 对数Logistic分布第16-18页
    2.3 生存函数的非参数估计第18-20页
第3章 区间删失数据下的参数估计第20-35页
    3.1 基于删失似然函数的极大似然参数估计第20-23页
        3.1.1 区间删失数据下的似然函数理论第20页
        3.1.2 基于删失似然函数的极大似然估计算法第20-21页
        3.1.3 基于删失似然的几种常用分布极大似然估计第21-23页
    3.2 区间删失数据下参数估计的EM算法第23-27页
        3.2.1 EM算法理论第23-24页
        3.2.2 区间删失数据下EM算法参数估计理论第24页
        3.2.3 几种分布EM算法的参数估计第24-27页
    3.3 区间删失数据下参数估计的ECM算法第27-29页
        3.3.1 基于EM估计方法改进的ECM估计方法理论第27-28页
        3.3.2 Weibull分布ECM算法求参数估计第28页
        3.3.3 对数Logistic分布ECM算法求参数估计第28-29页
    3.4 区间删失数据下各分布的参数估计的数值模拟第29-35页
第4章 区间删失数据下的置信区间第35-44页
    4.1 完全数据下的期望信息量理论第35-36页
    4.2 删失数据下的期望信息量理论第36-37页
    4.3 基于缺失信息原则信息量的几种分布的置信区间估计第37-42页
        4.3.1 指数分布下的置信区间估计第37-38页
        4.3.2 Weibull分布下的置信区间估计第38-40页
        4.3.3 对数Logistic分布下的置信区间估计第40-42页
    4.4 数值模拟第42-44页
第5章 最优删失计划第44-46页
    5.1 最优删失原则理论第44页
    5.2 最优删失计划设计与数值模拟第44-46页
第6章 实证分析第46-50页
    6.1 实证数据选取和处理第46-47页
    6.2 数据的非参数估计第47-48页
    6.3 数据的参数估计及结果分析第48-50页
第7章 总结与展望第50-52页
    7.1 总结第50页
    7.2 展望第50-52页
参考文献第52-55页
在学期间发表的论文及科研成果清单第55-56页
致谢第56页

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