提出一种改进的鲁棒极大似然估计方程,通过引入修正样本函数,进一步构造单参数目标最优化函数进行参数计算.模拟实验表明,该方法提升了参数估计的准确性和鲁棒性.与传统方法相比,本文方法在数据污染或混合噪声等情况下,仍能保持较小的偏差和较高的精度.
作者：吕彬彬;吕阳阳
作者单位：闽南师范大学数学与统计学院,福建漳州363000闽南师范大学数学与统计学院,福建漳州363000
分类：数理科学
中文关键词：空间自回归模型鲁棒极大似然估计二分法优化
刊名：《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》 2026 (1)
页码/页数：P.7-14,8
基金：福建省自然科学基金青年项目(2023J05176)。
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