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1.
关于指数分布参数的两种估计 总被引：1，自引：0，他引：1
利用极大似然估计以及方向极大似然估计的概念,分别得到了双参数指数分布的参数的估计量,并证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系 相似文献
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在对称熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并给出了一类逆线性形式(cT+d)-1估计的可容许性和不可容许性的条件. 相似文献
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在刻度平方损失函数下,研究了一类刻度指数分布族参数的估计,得到了刻度参数的Bayes估计的一般形式,并研究了它的可容许性,最后在两种给定先验分布下得到了刻度参数的正常Bayes估计和广义Bayes估计的精确形式.在此基础上可以对刻度参数进行进一步的统计推断. 相似文献
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在平方损失NA样本下获得了双指数分布参数θ的经验Bayes估计,构造了经验Bayes(EB)估计量,证明了渐近最优且收敛速度阶为O(n-(rs-2)/2(s+2)). 相似文献
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对连续型线性指数分布在平方损失下导出了参数的Bayes估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,并在适当的条件下获得(EB)估计的速度. 相似文献
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季海波 《盐城工学院学报(自然科学版)》2018,31(4):73-76
首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。 相似文献
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指数分布参数的Bayes HPD置信区间估计 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Bayes统计分析方法,研究当先验分布为伽玛分布时,指数分布未知参数λ的Bayes区间估计问题,并给出参数的最高后验概率密度区间-HPD区间估计的条件极值解法,给出例子说明该方法的优越性. 相似文献
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针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题.首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计.最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes 估计较传统的最大似然估计好. 相似文献
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针对来自广义指数（GE）分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计。最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes估计较传统的最大似然估计好。
相似文献
相似文献
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混合分布是数据分析中一个重要的统计模型,但是利用正规的统计方法如矩估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难,而应用EM算法可研究多个子总体的混合分布在正常工作条件下的参数估计问题. 相似文献
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考虑部分区间删失数据, 当时间变量服从广义指数分布时, 在尺度参数是否受协变量影响下建立两种模型, 再对模型参数进行极大似然估计, 并用Newton-Raphson算法求解参数估计值. 模拟实验和实例分析结果验证了模型的有效性. 相似文献
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Pareto分布参数的Bayes估计 总被引：1，自引：0，他引：1
李艳颖 《四川理工学院学报(自然科学版)》2010,23(3):275-277
文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。 相似文献