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[期刊] 统计与决策
[作者]
吴慧玲 王蓉华 徐晓岭 朱杰
文章对指数分布并—串联系统产品在全样本场合下给出了参数的矩估计、极大似然估计、精确的区间估计和近似区间估计,并通过Monte-Carlo模拟考察了参数点估计和区间估计的精度,得出矩估计和极大似然估计的效果没有太大差异,但精确区间估计的效果要优于近似区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨君慧 师义民 曹弘毅
文章基于逐步增加II型截尾试验,给出了广义指数分布参数和可靠度函数的极大似然估计,并在熵损失和加权平方损失函数下,给出参数和可靠度函数的贝叶斯估计。最后,运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐晓岭 王蓉华 顾蓓青 於笑扬
文章给出了对数级数分布的四种点估计方法,并通过Monte-Carlo模拟考察了点估计的精度。文章指出,如果已知参数p的先验信息,其值较大时,推荐使用极大似然估计;而其值很小时,推荐使用方法2,因为其计算简单。
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐玉娜 施瑞 王炳兴
文章利用逆矩法估计广义指数分布的未知参数,并与最大似然估计作了模拟比较,模拟结果表明逆矩估计量更好。同时,我们也给出了构造尺度参数区间估计的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
代莹 王蓉华 徐晓岭
文章介绍了在定时截尾样本场合下,Lindley分布参数的极大似然估计,并证明了其唯一性,进一步给出了求参数区间估计的方法,并通过随机模拟发现此方法是可行的。最后通过实例证明此方法的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾蓓青 王蓉华 徐晓岭
文章提出了一类新的寿命分布——称为"两参数指数商分布(Ⅱ型)"。研究了"指数商分布(Ⅱ型)"的密度函数、失效率函数的图像特性以及数字特征,给出了求取参数的点估计和区间估计方法,通过Monte-Carlo模拟考察了估计的精度,通过模拟算例说明了该方法的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐晓岭 王蓉华 应晶晶 顾蓓青
文章给出了全样本场合几何分布冷贮备系统产品在开关寿命为几何型且开关失效时产品不立即失效的情形下参数的矩估计和极大似然估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察点估计的精度得到极大似然估计优于矩估计。
关键词：
几何分布 冷贮备 矩估计 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘晏辰 代莹 王蓉华 徐晓岭
文章在全样本场合下,比较了两种求参数区间估计的方法,通过Monte-Carlo模拟比较了区间估计的精度。其次在定数截尾样本场合下,给出了参数的极大似然估计与逆矩估计,通过模拟比较认为逆矩估计比较精确,同时还给了求参数区间估计方法,通过模拟发现方法是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘晏辰 代莹 王蓉华 徐晓岭
文章在全样本场合下,比较了两种求参数区间估计的方法,通过Monte-Carlo模拟比较了区间估计的精度。其次在定数截尾样本场合下,给出了参数的极大似然估计与逆矩估计,通过模拟比较认为逆矩估计比较精确,同时还给了求参数区间估计方法,通过模拟发现方法是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾蓓青 王蓉华 徐晓岭
文章在刻度参数λ已知的情形下,给出了位置参数μ的分位数估计与逆矩估计,通过模拟比较发现分位数估计更加精确。同时还给出了参数μ的区间估计,考察了区间估计的精度;在位置参数μ已知的情形下,给出了刻度参数λ的极大似然估计,考察了点估计的精度;在参数μλ都未知的情形下,给出了参数μλ的点估计,通过模拟认为位置参数μ的点估计取样本中位数,而刻度参数λ的点估计取极大似然估计(依赖于μ的估计)较为精确。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨艳秋 宋立新
对于指数分布,文章利用样本的部分顺序统计量构造了一种枢轴量。求出精确的抽样分布,并研究了Fisher信息量,进而可以进行参数的区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟艳敏
文章对双参数指数分布场合下的无失效数据,讨论了当位置参数已知和未知时,可靠性参数的置信限;并结合实际问题进行了计算。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜培华
设{Xk,1≤k≤n}独立同分布,X(1)≤X(2)≤…≤X(n)为其顺序统计量。当总体服从双参数指数分布exp(μ,σ)时,得到了其顺序统计量的联合概率密度函数、极端顺序统计量的密度函数和极差的概率分布;给出了顺序统计量X(k)(1≤k≤n)与极差Rn的高阶原点矩的精确表达式。此外还研究了极端顺序统计量X(1)和X(n)的渐近分布。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈希镇 杜江
文章对在指数分布族中,在给定容忍区间时改进了置信水平和在给定置信水平时对容忍区间进行了改进;并通过计算机模拟,将改进前和改进后的结果进行了比较。
关键词：
容忍区间 指数分布族 容忍上限 容忍下限
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志祥
文章研究了随机右截尾情形下指数分布的环境因子的参数估计,在两环境下样本容量相同的条件下,得到了指数分布的环境因子的最大似然估计与区间估计。
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