The article considers parameter estimation constructing such as quasi-maximum likelyhood estimation and one step estimation in statistical models generated by solution of stochastic differential equation. It has been developed a software for parameter estimating and has been presented correspondent testing and comparing.


翻译:文章考虑了参数估计的构建,如准最大可能性估计和通过随机差分方程解决方案产生的统计模型中的一步估计,开发了参数估计软件,并进行了代理测试和比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员