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传统的地统计学方法需要区域降水量满足多元正态假设才能给出无观测站位置降水量的概率密度函数,经典的统计学方法则用唯一的概率密度函数对区域内任一无观测站位置的降水量进行统计描述。尝试用基于Copula的地统计学方法对无观测站位置月降水量的不确定性进行建模,并与上述两种方法进行对比分析。案例研究表明,基于Copula的地统计学方法可以得到任一无观测站位置的概率密度函数,且不同位置的概率密度函数与其周围观测站的分布及其观测值有关率优于普通克里格和基于Box-cox变换的普通克里格。 相似文献
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根据Laplace分布的概率密度函数公式，推导了了中位数的概率密度，在此基础上证明了L1－范估计的无偏性。 相似文献
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首先得到了一元p范分布在不同情况下的估计效率公式,给出了选择不同尺度参数时Lp估计的效率,说明了选择合适尺度参数的重要性;然后根据误差分布的实际情况,从一元p范分布的概率密度函数和统计性质出发,利用绝对矩得到了尺度参数和方差的合理选择公式。通过曲线拟合的公式,给出了一种一元p范分布的参数p的估计方法,并用两个模拟算例对本文方法进行了验证。 相似文献
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目前,SAR图像船只检测只能在当前编程软件中实现,无法被其他软件调用,很难在后续开发的软件系统中得到广泛的应用。为此,本文基于C#和Matlab混合编程,开发出了一种可以被调用的SAR图像船只检测界面性应用窗体。该窗体运行后,生成K分布、G^0分布和直方图统计模型的概率密度函数曲线和相应的检测结果图像,通过比较,可判别出K分布更适合应用于SAR图像的船只检测中。 相似文献
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介绍了利用误差分布律的概率密度函数定义权函数的一种稳健估计方法。首先从理论上阐述了此种稳健方法的计算步骤,并通过实例同最小二乘法和几种稳健估计方法(Huber估计法、Hampel估计法、丹麦估计法)作了比较;证明了此种方法的优越性。 相似文献
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介绍了利用误差分布律的概率密度函数定义权函数的一种稳健估计方法。首先从理论上阐述了此种稳健方法的计算步骤,并通过实例同最小二乘法和几种稳健估计方法（Huber估计法、Hampel估计法、丹麦估计法）作了比较;证明了此种方法的优越性。 相似文献
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提出了扩散极大似然估计方法，利用实际观测值的概率密度函数的信息扩散估计，代替了对观测值分布的主观假设，从而具有很强的自适应性。最后设计了两个算例，说明了扩散极大似然估计的过程，并考察了扩散极大似然估计的特性。 相似文献