基于遗传算法Beta分布参数的极大似然估计

在求解Beta分布中三参数的极大似然估计（MLEs）时,因对应的似然方程组得不到显性解,故采用遗传算法来求解该方程组的数值解.结果表明,通过遗传方法得到的MLEs数值解是非常接近真实值的.     

MERSS下Pareto分布刻度参数的估计

研究了动态极值排序集抽样(MERSS)下帕累托(Pareto)分布里刻度参数（a,c)的极大似然估计(MLE)和Fisher信息量.证明了MERSS下c参数MLE的存在性和唯一性,MERSS下c携带的Fisher信息量大于简单随机抽样(SRS)下携带的Fisher信息量.