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扩散过程的统计诊断

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-6页
1 绪论第6-11页
   ·统计诊断的研究意义及发展现状第6-8页
   ·扩散过程简介及研究现状第8-10页
   ·本文主要工作安排第10-11页
2 基于GMM方法的B-S模型的统计诊断第11-24页
   ·广义矩估计(GMM)方法简介第11页
   ·B-S模型的GMM估计第11-16页
   ·基于数据删除模型的诊断方法第16-18页
   ·诊断统计量第18-20页
     ·广义残差第18-19页
     ·广义Cook距离第19页
     ·广义矩距离第19-20页
   ·模拟分析第20-24页
3 基于极大似然估计的一般参数扩散过程的统计诊断第24-43页
   ·模型的极大似然估计方法简介第24-25页
   ·转移密度的逼近及极大似然估计第25-28页
   ·基于数据删除模型的统计诊断第28-29页
     ·广义Cook距离第28页
     ·似然距离第28-29页
   ·基于极大似然估计的Orstein-Uhlenbek过程的影响分析第29-38页
     ·模型及其估计第29-31页
     ·数据删除模型第31-33页
     ·均值漂移模型第33-35页
     ·局部影响分析第35-38页
   ·模拟分析第38-43页
4 实例分析第43-46页
总结与展望第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-50页

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