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1.
负二项分布中未知参数p的一个区间估计 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论了负二项分布的最大试验次数,并用所得到的最大试验次数给出负二项分布中未知参数p的一个较为理想的区间估计。解决了负二项分布在小样本试验下未知参数p的区间估计问题。 相似文献
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借助负二项分布和卡方分布的极限关系,推导给出当参数P较小条件下的近似区间估计,并通过数值例子介绍了此区间估计方法的应用． 相似文献
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研究了在先验分布为贝塔分布下，负二项分布未知参数θ的贝叶斯区间估计方法。借助Beta分布与F分布的关系给出了参数θ的一般后验区间估计，并给出了参数θ的最短后验区间估计的条件极值解法。通过对参数取值不同的密度曲线形状的讨论分析和数值实例对比，得出结论：在小样本情况下，最短置信区间估计方法值得采用。 相似文献
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在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良. 相似文献
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周会会 《山东理工大学学报：自然科学版》2020,34(3)
研究了Gompertz分布尺度参数的极大似然估计和区间估计方法,给出了Gompertz分布尺度参数的最短区间估计方法;通过实例验证了尺度参数的置信区间包含其极大似然估计值,指出了最短区间估计方法较传统区间估计方法的优越性。 相似文献
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在均匀分布场合中,分别用枢轴量法、参数的Bayes的估计、信仰水平为1-α的区间估计方法,并给出了三个不同的区间估计,并对这三个区间做了总结. 相似文献
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刘寅 《华中师范大学学报(自然科学版)》2019,53(3):319-323
同时求解负二项分布的参数的极大似然估计并不是一件容易的事情,该文利用Tian、Huang 和 Xu 提出的组装分解技术来导出负二项分布中关于未知参数的极大似然估计的MM算法迭代式,并给出该方法的收敛率的计算公式.随机模拟的结果表明的MM迭代结果收敛到其极大似然估计,并且随着样本容量的增加,估计的准确性和精确性以及估计的速度均有显著提高. 相似文献
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通过引入可靠度的置信区间和置信度的概念。可以把结构分析中的随机参数转化为置信区间下的区间数。从而就可以运用普通的有限元程序对含有随机参数的工程结构利用区间算法进行强度分析。讨论了在一般算法的前提下,提出利用区间算法结合力学知识可以简化计算量,最后的实例表明该方法是可行的。 相似文献
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在线性回归模型中，当自变量间存在复共线性时，回归系数的最小二乘估计就失去了它的优良性，而主成分估计和根方估计都具有抗复共线性的特性，本文将二者有机结台，保留它们各自的优点，提出了根方型主成分估计，并证明了当复共线性存在时，根方型主成分估计优于根方估计、主成分估计和最小二乘估计，通过实例分析，说明它具有一定的实用价值。 相似文献
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近年来,对于回归分析中复共线性问题的研究。一直占有相当重要的地位。许多统计工作者在这一领域内进行了深入的研究。并取得了非常丰富的成果。本文在他们研究的基础上,系统地阐述了复共线性产生的原因及消除这种复共线性所采取的种种方法,并且富有成效地引入了线性模型中回归系数估计的一种估计类,使得一些非常重要的估计,如最小二乘估计、岭估计、Stein估计等都在这一估计类中得到了统一的描述。最后,本文还通过理论分析丛实例演示论证了在这个估计类中,各种回归系数估计有着和其他工作者所得到的相容的结论。 相似文献
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韩之俊 《南京理工大学学报(自然科学版)》1986,(4)
本文在总结现有的求正态总体标准差σ区间估计方法的基础上,提出了一种新的方法:最小长度置信区间法。这种方法,在相同的置信水平下其区间长度最短。已经设计了计算程序,并在附录中给出了置信区间系数表。 相似文献
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应用矩阵的对角占优理论,讨论了区间H-矩阵的判定问题,给出了区间H-矩阵的充分条件,作为应用得到了正则区间矩阵的判定方法,改进和拓广了区间H-矩阵的判定准则. 相似文献
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捕获—再捕获抽样中的组合估计量 总被引：1，自引：0，他引：1
文平 《新疆师范大学学报(自然科学版)》2001,20(3):21-24
西介绍了捕获－再捕获抽样的思想方法，提出了一个新的捕获－再捕获抽样的估计量：组合估计量，并讨论了它的性质和最小方差。 相似文献
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讨论岭型主成分估计在一类降维估计中的方差性质,证明了它的方差和在这类降维估计中最小。文[1]的结果是本文的特例。 相似文献
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文本利用刀切U—统计量极限分布的定理,提出了两种对于双参数Weibull分布的参数和各种可靠性指标进行点估计和区间估计的新方法。 相似文献