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題 名 | 半馬可夫過程持續性之估計=Estimating the Sequential Continuity of a Semi-Markov Process |
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作 者 | 任眉眉; 楊欣洲; | 書刊名 | 中國統計學報 |
卷 期 | 34:3 1996.09[民85.09] |
頁 次 | 頁256-274 |
分類號 | 319.16 |
關鍵詞 | 隨機過程; 持續性; 半馬可夫過程; 最大可能性估計量; Stochastic process; Sequential continuity; Semi-Markov process; Maximum likelihood estimate; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在實際生活中,很多現象因循著時間而變化,其記錄可視為一個隨機過程(stochastic process) 之資料。有關該隨機過程之持續性 (sequential continuity) 的探討,最主要的問題是如何獲致一合理的指標來表示持續性,並應用設指標進一步探討影響持續性之主要因子,從而改善接過程的持續性。Zen (1995)利用馬可夫鏈 (Markov chain) 的模式來探討一個隨機 過程在狀態轉移上的持續性,並提供了一個估計該持續性的方法。本文增加對相鄰兩狀態之時間間隔 (亦即狀態停留時間) 的考量,以半馬可夫過程(semi-Markov process) 的模式處理一個時間連續但狀態空間為可數集的隨機過程之持續性的點估計及區開估計問題,並以成功大學家庭醫學科吳至行醫師所搜集的資料,進行病患就醫持續性的估計及影響畫畫持續性之因子分析。 |
英文摘要 | In the real wor1d, many random phenomena vary along with time; the records of the change of phenomena can be described as a sample path of a stochastic process. In this paper, first we define the sequential continuity of a continuoustime process with countable state space. Then based on the limiting probability of a binomial semi-Markov process, we propose a reasonable estimator for the sequential continuity. Interval estimation can be obtained when the observation period t is large enough. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。