概率密度

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EM算法下人民币汇率收益率的分布特性被引量：1
《统计与决策》2020年第1期146-149,共4页石凯 
中央高校博士研究生科研课题(JBK1607K02);四川省教育厅人文社会科学基金资助项目(18SB0223)
文章以汇改以来的日收益率数据为样本资料,提出混合高斯分布为其分布类型假设,并采用EM迭代算法对其参数进行估计。结果显示,相比于单一概率分布模型,采用3个高斯分布的混合模型几乎能准确拟合汇率收益率的分布规律,同时能通过EM算法求...
关键词：汇率收益率 混合高斯分布 EM算法 概率密度 
两个广义伽玛分布之间的相对熵及其性质被引量：3
《统计与决策》2017年第24期30-34,共5页朱成莲 
国家自然科学基金资助项目(11401245);江苏省自然科学基金资助项目(BK20130412);江苏省淮安科技支撑(农业)资助项目(SN13050)
文章研究了两个广义伽玛分布之间的相对熵,得到了两个广义伽玛分布之间的相对熵及最小相对熵,并讨论了它们的性质,推导出伽玛分布、Weibull分布、Rayleigh分布、正态分布、指数分布的相对熵及最小相对熵。
关键词：广义伽玛分布 概率密度函数 相对熵 
基于经典概率密度的国际贸易均衡模型与实证被引量：1
《统计与决策》2017年第15期18-22,共5页许晓军 袁辉 宁凯 张雪 
辽宁省社会科学规划基金重点项目(L15AJL008);辽宁省教育厅人文社会科学研究立项课题(W2013024;W2010313)
文章通过建立国际贸易均衡指数分布概率模型、正太分布概率模型、柯西分布概率模型、瑞利分布概率模型和均匀分布概率模型,认为一个国家的对外贸易均衡是"小概率事件"、"一个国家处于逆差或者顺差是正常的形态"。实证结果表明进出口围...
关键词：国际贸易均衡 概率模型 顺差 密度函数 模型 
基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法被引量：9
《统计与决策》2017年第4期87-89,共3页尹楠 
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：高斯混合模型 概率密度 聚类 
枢轴量为单峰分布的最短区间估计被引量：4
《统计与决策》2011年第17期164-165,共2页刘瑞香 
文章根据构造的枢轴量的不同分两种情况证明了单峰分布的最短置信区间是存在且唯一的,同时给出了求参数最短置信区间需满足的条件;并且对最短区间与传统区间进行了比较,最后给出了一个应用实例,表明对于中小样本,研究未知参数的最短区...
关键词：单峰分布 枢轴量 最短区间估计 概率密度 分布函数 
三维均匀分布区域体积估计的概率密度函数及其评选标准被引量：1
《统计与决策》2009年第21期33-34,共2页臧庆佩 郑细端 
江苏省高校自然科学基金资助项目(05KJD11034)
文章考虑多维均匀分布的广泛应用,给出了三维均匀分布长方体区域体积估计量的概率密度函数;并且同时给出了该体积的无偏估计量以及相合估计量。
关键词：均匀分布 点估计 无偏估计 
一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法
《统计与决策》2008年第24期14-16,共3页吕萍 
在小域估计中,由于抽样过程的复杂性以及不等概抽样的广泛使用,往往会出现样本域的抽样过程与域均值相关以及域内样本单元的选择过程与目标变量有关的情况,即不可忽略的抽样机制。文章介绍了一种解决处理不可忽略抽样机制下的小域估计...
关键词：小域估计 不可忽略的抽样机制 样本域 概率密度函数 
两个均匀分布标准差比的估计的概率密度函数及其渐近分布被引量：3
《统计与决策》2008年第16期26-27,共2页熊加兵 朱成莲 王志祥 
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(05KJD110034)
文章考虑取两个均匀分布总体样本数相等时,两个均匀分布总体标准差比的估计,给出了两个均匀分布总体标准差比的估计的概率密度函数及其渐近分布。
关键词：均匀分布 标准差 概率密度函数 渐近分布 
涨跌停板股票收益率的概率密度估计及其应用被引量：1
《统计与决策》2008年第15期36-39,共4页胡小平 赵梅 何建敏 
国家自然科学基金资助项目(70671025)
文章研究了存在涨跌停板限制的股票市场上股票收益率的概率密度函数估计问题,用变换贝塔核密度估计法,避免了传统高斯核密度估计由于支集不匹配而产生的边界偏差问题,并将其应用于计算收益率的风险价值。研究结果表明,在存在涨跌停板限...
关键词：涨跌停板 贝塔核 风险价值 
三维均匀分布长方体积的估计被引量：1
《统计与决策》2007年第9期23-24,共2页刘兆君 
山东省教育厅科技项目(J04A11)
均匀分布是概率论中的一个常用的重要分布。设X服从（a，b）上的一维均匀分布，记X～U（a，b）（a〈b），a,b均为未知参数，X的概率密度为f（x；a，b）。
关键词：均匀分布 估计 体积 三维 概率密度 概率论 一维 
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