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[期刊] 统计与决策
[作者]
张莉
基于指数分布下的分组数据,文章研究了步加试验中参数的近似极大似然估计方法,最后通过蒙特卡罗模拟,说明方法是可行且有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭家龙 白永丽 刘次华
文章研究了分组数据情形下,一般指数分布(GED)刻度参数的极大似然估计存在且唯一的充要条件,进而得到了极大似然估计具有强相合性。
关键词：
分组数据 一般指数分布 极大似然估计
[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] 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] 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]
程绩 李云飞
文章讨论了双参数指数分布参数基于不完全数据情况下的置信区间的构造问题。针对门限参数和尺度参数,分别给出了用于构造置信区间的枢轴量,讨论了门限参数的枢轴量以及尺度参数的枢轴量的精确分布,得到了相应的置信区间。针对尺度参数置信区间构造的枢轴量可以抵抗样本中异常数据的干扰,具有一定程度的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
程绩 李云飞
文章讨论了双参数指数分布参数基于不完全数据情况下的置信区间的构造问题。针对门限参数和尺度参数,分别给出了用于构造置信区间的枢轴量,讨论了门限参数的枢轴量以及尺度参数的枢轴量的精确分布,得到了相应的置信区间。针对尺度参数置信区间构造的枢轴量可以抵抗样本中异常数据的干扰,具有一定程度的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡国梁 徐伟卿 赵树
文章讨论了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi。利用分级Bayes方法,在无失效数据情形下,引进失效信息后,分析了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi,给出了失效概率pi的分级Bayes估计和可靠性参数估计。通过实例说明了分级Bayes方法对指数分布场合下可靠度估计的可行性。
[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]
陶为群
文章探索运用数理统计的极大似然估计法计算季节指数,得出的计算公式与传统的算术方法完全一致,从直观上保持了与传统算法的衔接性,又可以得出季节指数的区间估计,提高了季节指数计算的完备性。
关键词：
季节指数 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡隽 曹显兵
指数分布在生存分析中有着极其重要的应用。文章基于EM算法研究左截断右删失数据下指数分布的参数估计,通过建立似然函数推导出参数迭代表达式,并进行随机模拟试验和实证分析。结果表明EM算法迭代4次后即可收敛,收敛速度很快且估计值较稳定。
关键词：
左截断右删失 指数分布 EM算法 R软件
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 徐天河 刘焕彬
假设产品的寿命服从指数分布,在无失效数据情形,文章给出了当失效率λ的先验分布的核为e-bλ(0<λ<λ0)时,超参数b取2种先验分布时失效率的E-Bayes(Expected-Bayes)估计和多层Bayes估计。最后对实际数据进行了计算,并分析了超参数的先验分布对失效率和可靠度估计的影响及E-Bayes估计和多层Bayes估计之间的关系。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王艳清 刘金灵
受控分枝过程是描述种群进化的一类重要模型,其中后代分布和控制分布决定了种群的进化特征,估计这些分布的参数对于过程的预测和控制至关重要。但在实际中,常常会由于观察的间断性或者资料丢失造成样本数据的断代缺失,这给参数估计带来一定的困难。本文主要是基于断代缺失数据,在一些正则假设条件下,推导了缺失样本的分布函数,基于EM算法,得到具有随机控制函数的受控分枝过程中若干参数的极大似然估计,并通过数值模拟验证了该方法的有效性。最后,我们利用此方法对2020年1月23日-2月16日杭州市COVID-19数据进行了实证分析,探索了COVID-19病毒在杭州市的传播机制,评价了疫情防控政策的实施效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘华 习长新
文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差，研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗修辉 韦程东 王一茸
在小样本条件下,文章运用经典统计方法和Bayes方法研究了指数分布可靠性参数的估计问题;给出了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及操作步骤;并根据上述几种方法针对具体算例运用蒙特卡罗法进行数值模拟和比较。模拟结果表明,在具有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法更为适用。并给出了在没有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法结合使用的思路。
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