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[期刊] 统计与决策
[作者]
李国安 李建峰
文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相关系数,由此得到了相关矩阵和相关系数的最大似然估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李国安 李建峰
文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相
[期刊] 统计与决策
[作者]
袁守成 张宾 陈相兵
文章采用EM算法估计了Marshall-Olkin二元指数分布的参数,克服了利用极大似然估计法不易求解的困难,给出了该分布参数的点估计和区间估计,并通过数值模拟,验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李国安
本文提出指数分布抽样基本定理,四参数二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计中,从参数的识别性分析着手,获得了一个用可识最小值函数表示的分布函数表达式,进而得到了二元指数分布的一个特征;以二元指数分布随机变量样本与二元可识最小值随机变量样本的等价性,获得了基于二元可识最小值随机变量样本参数的最大似然估计,并应用指数分布抽样基本定理,得到了四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数的一致最小方差无偏估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李建峰 李国安
文章讨论二元Kundu-Gupta型几何分布的识别性及参数估计,设U=max(XY),定义I=123分别对应于X>YY>XX=Y时,已知U的分布时,则所有参数皆不可识别;已知(UI)的分布时,则所有参数皆可识别;针对两个总体(XY)及(UI),讨论了来自总体(XY)的样本与来自对应总体(UI)的样本的等价性,最后得到了基于来自总体(XY)的样本之所有参数的最大似然估计,并通过模拟结果验证了估计方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪鹏 周基元
文章运用迭代算法求出非中心参数最大似然估计的数值解,并与其矩估计做模拟比较,用偏差和均方根误来衡量估计的优劣。结果表明,最大似然估计具有更小的均方根误,尤其是在样本量与自由度较小或者非中心参数较大的情况下。最大似然估计具有更小的均方根误,而且具有泛函不变性、一致性和有效性等优良性质。
关键词：
非中心参数 最大似然估计 偏差 均方根误
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜江 陈希镇 于波
文章给出二元可交换分布函数的估计及其一些性质,并通过计算模拟说明此估计能改进经验分布函数和二元的K-S统计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾蓓青 徐晓岭 王蓉华
在可靠性和生存分析领域中,由于时间和成本等因素的限制,在实际中逐步增加的Ⅱ型截尾寿命试验被广泛应用。文章主要研究了逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下两参数对数正态分布和威布尔分布的参数近似极大似然估计方法,并考虑了近似极大似然估计过程中涉及到的函数一阶泰勒展开的两种展开方式,通过大量的Monte-Carlo模拟比较了这两种方法下估计的精度。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈海清 曾婕 胡国治
广义Logistic分布在工业、生物、地质、水文等领域有着广泛的应用。本文针对三参数的广义Logistic分布,提出了基于Logistic变换下参数的最小二乘估计,并给出了参数估计的收敛速度。通过Monte-Carlo模拟对提出的估计方法和已有方法进行比较,结果表明:所给的估计量具有更好的估计效果。最后通过单位长度碳素纤维的硬度数据进一步说明了所提出的估计方法的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴瑞林 祖霁云
对于社会科学研究中广泛存在的有序分类数据,多分格相关系数是一种更具针对性的变量间线性依存关系的估计方法。文章回顾了多分格相关系数一百多年来的发展过程,简要介绍了其模型假设和三种估值方法,并举例说明了近十年来其与结构方程模型结合后的典型应用。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梁永玉 田宇 田茂再
空间变系数模型是一种研究空间非平稳数据的有效工具。本文介绍了空间变系数非参数回归模型,研发了的一种基于二元惩罚样条逼近的分位回归估计方法,该估计方法不仅可以处理具有复杂边界、不规则形状的空间区域,而且还展现出不同分位水平下的解释能力。在两种不同的情形下,分别给出了所提出估计量的理论性质,即收敛速率和渐近分布。对于参数的估计过程,提出一种基于交替方向乘子(ADMM)迭代算法实现模型的求解。数值模拟结果显示本文提出的估计方法比均值意义下更稳健。最后,利用我国空气质量实际数据说明该模型及估计方法的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周伟萍 王丰效
文章给出了双参数指数分布定时截尾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模拟说明修正的极大似然估计要好于极大似然估计。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李坤明 陈建宝
在线性参数空间滞后模型中,解释变量的系数一般假设为固定常数,本文放松这种假设,将解释变量的系数设定为某一变量的未知函数,提出一类全新的半参数变系数空间滞后模型;导出该模型的截面极大似然估计,并证明该估计的一致性;用蒙特卡洛数值模拟方法考察该估计在小样本条件下的性质,数值模拟结果显示提出的估计方法在小样本条件下依然有优良的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱瑾 钱夕元
金融市场数据通常具有“高峰厚尾”的特征,普通正态分布很难拟合这类数据。稳定分布族不存在显式密度函数表达式,常用的一些估计方法无法处理它的参数估计问题。可是稳定分布被证明可以较好地拟合金融市场收益率这类具有“高峰厚尾”特征的数据。文章提出了一种新颖的解决稳定分布参数估计的方法:基于经验似然的贝叶斯计算的稳定分布参数估计方法,将其对比正态分布应用到上证指数收益率数据的分布拟合中去,并用稳定化的PP图检验拟合效果。同时,为了解决基于历史数据的金融数据的预测问题,提出了基于经验似然的贝叶斯预测,并利用该方法结合稳
关键词：
高峰厚尾 稳定分布 经验似然 贝叶斯计算
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
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