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[期刊] 统计与决策
[作者]
徐美萍 于健 马玉兰
文章把逆Gamma分布和Laplace分布的尺度参数的最短置信区间的求解问题转化为非线性方程组的求解问题,并通过数值计算与常用置信区间进行长度比较说明研究厚尾分布中尺度参数的最短置信区间的必要性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜培华 范国良
研究了威布尔分布尺度参数的区间估计方法,给出了威布尔分布尺度参数的最短区间估计方法;通过实例介绍了最短区间估计方法的应用,最后指出最短区间估计方法较传统区间估计方法的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐美萍 于健
文章把广义误差分布中尺度参数的最短置信区间的求解问题转化为非线性方程组的求解问题,并通过数值计算与常用置信区间进行长度比较说明研究广义误差分布中尺度参数的最短置信区间的必要性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李云飞
基于残缺的样本观测数据,文章讨论了双参数指数分布总体尺度参数的区间估计问题。给出了适用于残缺观测数据的构造置信区间的一种新方法,讨论了枢轴量的精确分布和大样本近似分布,得到了尺度参数的近似置信区间。这个结果还适用于样本中可能存在异常数据的情形,具有稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘瑞香
文章根据构造的枢轴量的不同分两种情况证明了单峰分布的最短置信区间是存在且唯一的,同时给出了求参数最短置信区间需满足的条件;并且对最短区间与传统区间进行了比较,最后给出了一个应用实例,表明对于中小样本,研究未知参数的最短区间估计是很有必要的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵
文章首先给出Lomax分布次序统计量的密度函数,得到次序统计量的相关特征数;其次在缺失数据样本下给出参数λ的无偏估计、近似极大似然估计及置信区间。通过实例计算了参数λ的几种估计,并验证其优良性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴海英 熊娉 王传美
由Tsallis提出的非广延统计力学在当今已经有了越来越广泛的应用,并且由此得到的概率分布,即q-分布,也被用来解决各种领域方面的问题,尤其是在交叉学科复杂系统中的运用。文章分别采用矩估计、极大似然估计的方法来推导几种常见q-分布的参数;进一步通过对NBA进球数据进行实证分析,采用不同的估计方法得到参数的估计值,并根据均方误差原理得知极大似然估计方法要优于矩估计方法。
关键词：
q-分布 矩估计 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
张良超 温利民
文章针对双参数指数分布，讨论了其尺度参数的参数估计问题：建立了尺度参数的贝叶斯模型，定义了尺度参数的信度估计、二次贝叶斯估计与贝叶斯估计，并证明了这些估计的大样本性质。两种近似贝叶斯估计都具有解析解的形式，在均方误差准则下，二次贝叶斯估计优于经典的信度估计，更优于极大似然估计。最后，通过MCMC方法比较了这些估计的均方误差，并验证了估计的收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李中恢 任海平
文章研究了在先验分布为伽玛分布下,Poisson分布未知参数λ的Bayes区间估计方法,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,最后给出例子说明该方法的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁维福
伽玛分布中形状参数的最短置信区间估计是一个条件极值问题,它能转化成一个方程组可用数值方法迭代求解。文章根据国家标准GB80557-2009给出了伽玛形状参数最短置信区间估计,并通过实例分析说明了最优置信区间的有效性。
[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]
侯兰宝
文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计,并给出了确定超参数的方法。最后利用Monte Carlo方法模拟出参数估计的均方误差,根据数值例子得到了参数的点估计和区间估计,结果显示区间长度随样本量的增加而减小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张静
在区间估计中,当给定置信概率时,区间长度越短精度就越高。在R+上取值的参数HPD区间估计已被很多人研究。文章给出了二项分布中成功概率θ的常用后验区间估计和最短后验区间估计,并对两者进行了对比,得出结论:在小样本情况下,最短可信区间计算方法值得采用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李云飞
文章针对不完全的样本观测数据,讨论了Ⅰ型极小值分布总体位置参数和尺度参数的区间估计问题。基于样本分位数给出了构造置信区间的两个新枢轴量,推导出了枢轴量的概率密度函数表达式。在大样本场合,讨论了总体参数的近似置信区间。该方法不仅适用于不完全数据场合,而且还适用于样本中可能存在异常数据的情形,具有稳健性。
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