【摘 要】
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在医学研究和产品研制过程中,由于试验对象难于找到或者试验费用昂贵常出现小样本情形.此时,精确置信推断尤其重要.只要在样本空间中给出一种序就可以定义模型参数的某个函数的精确置信限.这样得到的置信限称为Buehler置信限.虽然它的定义比较容易,但是当多维参数或者不完全观测数据出现时,计算有时难于实行.为了解决这种计算问题,本文构造出一种基于EM 算法的方法.EM算法原本是用于求解极大似然估计的方法,
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在医学研究和产品研制过程中,由于试验对象难于找到或者试验费用昂贵常出现小样本情形.此时,精确置信推断尤其重要.只要在样本空间中给出一种序就可以定义模型参数的某个函数的精确置信限.这样得到的置信限称为Buehler置信限.虽然它的定义比较容易,但是当多维参数或者不完全观测数据出现时,计算有时难于实行.为了解决这种计算问题,本文构造出一种基于EM 算法的方法.EM算法原本是用于求解极大似然估计的方法,在这里EM算法首次被用于求解精确置信限.分析了3种模型和一组实际数据以说明这个方法.
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