对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taradsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计.在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taradsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计.在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致.     

对数正态分布参数的精确估计及其应用

分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法．其中Gunnar Taraldsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计。在此基础上讨论了总体优阶原点矩和优阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计。并用Mathematica4．0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致。     

对数正态分布参数的近似极大似然估计

给出了在定数截尾数据缺失场合下两参数对数和正态分布参数的近似极大似然估计。     

关于对数正态分布参数极大似然估计的讨论

利用图解法研究了由EM算法得出的有数据删失情况下对数正态分布参数的极大似然估计,得到了在Matlab中利用迭代算法计算参数估计值的方法.     

对数正态分布场合下恒定应力加速寿命中含有缺失的定数截尾样本的AMLE

导出了对数正态分布场合下恒定应力加速寿命中含有缺失定数截尾样本的近似极大似然估计(AMLE)，得到了分布参数和加速方程中未知参数的AMLE的显式解，便于实际计算和工程应用，数值模拟的结果表明本方法可行．     

对数正态分布参数的最大似然估计

对数正态分布是工程、医学、生物学中常见的分布之一。讨论分组数据情况下,对数正态分布参数的最大似然估计,给出分布函数似然方程组解的唯一性的一种证明方法。     

矩阵正态分布参数的完全极大似然估计

得到了矩阵正态分布的均值和方差的完全极大似然估计,它们都是无偏估计,并且证明了它们是相互独立的。     

多元退化正态分布参数的极大似然估计

设ｍ维随机向量ｙ服从多元退化正态分布，即ｙ～Ｎｍ（μ，Ｖ），其中Ｖ≥０且｜Ｖ｜＝０．我们讨论参数μ，Ｖ的极大似然估计．     

可考虑历史洪水对数正态分布线性矩法的研究

简要介绍对正态分布线性矩与分布参数的关系，提出两种可考虑历史洪水的样本线性矩估计公式。统计试验结果表明，估计公式均具有较高精度。从两种估算公式中推荐一种效果更好的供实际频率计算使用，从而解决了具有历史洪水时对数正态分布的样本线性矩的计算问题。此外，对线性矩法与矩法、适线法作了对比分析，结果表明，线性矩法比矩法、适线法有较大的优越性，其不偏性能最好且具有良好的有效性。     

双参数指数分布步加试验TFR模型下修正的MLE

给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.     

蚁群算法在威布尔分布模型参数估计中的应用

针对威布尔分布模型参数的极大似然估计采用牛顿迭代法计算过程烦琐,粒子群算法求解过程中容易陷入早熟等问题,将蚁群算法引入到威布尔分布模型的参数估计中,提出了基于蚁群算法的威布尔分布模型参数估计,并与牛顿迭代法和粒子群算法进行对比,通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

Gompertz分布序进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

给出了Gompertz分布产品在序进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计,并通过Monte—Carlo模拟数据说明方法的可行性．     

对数线性Gamma分布模型极大似然估计的渐近正态性

在(sum (Z_iZ_i′) from i=1 to n)-1→0且Z_n′(sum (Z_iZ_i′) from i=1 to n)-1 Z_n→0等条件下证明了联系函数是对数函数Gamma分布模型回归参数极大似然估计的渐近正态性,其中Zi,i=1,2,…,n,是协变量.     

Gompertz分布TFR模型简单步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了Gompertz分布产品的简单步步加试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计,并通过模拟例子说明该方法是可行的．另外,还给出了参数的区间估计．     

双边定时截尾下Pareto分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的. 由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.     

环形区域上的二维均匀分布及其估计

研究环形区域上的二维均匀分布及面积的估计问题。首先用极大似然法求出对应参数的估计量,再通过多个参数的估计量构造出区域面积的点估计量,在得到有较好结论的点估计量的基础上,最后借助面积这一常量对区域面积作出区间估计。