1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
一、 前言部分：要弄隐马尔因子分析模型、极大似然估计和贝叶斯估计。
指出两种估计的差异。
分析该模型时会遇到了什么困难，如何解决。
2. 参考文献（不低于12篇）
1．夏业茂，勾建伟，刘应安，隐马尔可夫因子模型的半参数贝叶斯分析，高校应用数学学报，30（1），2015。 2．夏业茂， 陈高燕， 刘应安， 基于多元t-分布的隐马尔可夫潜变量模型的稳健推断，系统科学与数学，2015。3. 夏业茂，勾建伟. 带有非齐次结构动力因子模型的估计与检验, 应用数学，2015，1： 1-17。4．王新民，王勤，姚天任. 基于混合因子分析隐马尔科夫模型的训练算法[J];系统仿真学报;2008年15期。5．王新民,姚天任. 基于因子分析的隐马尔可夫模型及其训练算法[J];计算机工程与应用;2004年15期。6.韦博成，参数统计教程， 高等教育出版社，2012。7．茆诗松，高等数理统计，高等教育出版社（第二版），2012。8．林海明，因子分析精确模型的基本思想与方法，，统计与信息论坛，2006年 第5期9．郝元涛, 方积乾,宋心远,朱淑明,吴少敏，非线性因子分析模型参数估计研究，中国卫生统计，2006年02期. 10．屠鑑源, 浅谈可卡因对精神运动和神经系统的影响.中国药物滥用防治杂志, 1999年01期.11．Rabiner, L. R. (1989).A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE. 77,257--284.12. Scott, S. L., James, G. M. and Sugar, C. A. (2005).Hidden Markov models for longitudinal comparisons. Journal of the American Statistical Association.100, 369--369.13. Wei, G. C. C. and Tanner M. A. (1990).A Monte Carlo implementation of the EM algorithm and the poor man's data augmentation algorithm. Journal of the American Statistical Association,85, 699--704.14.Ip E. H., Zhang, Q., Rejeski, W. J., Harris T. B. and Kritchevsky, S. (2013). Partially ordered mixed hidden Markov model for the disablement process of older adults. Journal of the American Statistical Association} 108, 370--384.15. Baum L. E., Petrie, T. P., Soules, G. and Weiss, N. (1970). A maximization technique occurring in the statistical analysis of probabilistic functions of Markov Chains. Annals of Mathematical Statistics, 41, 164--171.
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