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[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] 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  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] 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] 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] 王志祥  
文章通过引入新随机变量,利用分布的矩估计与区间估计解决了Cauchy分布的刻度参数的矩估计与区间估计问题.
[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] 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] 顾华玉  尹庆民  陆志峰  
广义Beta-Pareto分布是一个刚刚开始研究的分布,其参数估计研究了很不充分,系统其参数估计很有必要。文章首先总结广义Beta-Pareto分布的性质,讨论广义Beta-Pareto分布族中其位置参数与尺度参数的不变性。其次,研究广义Beta-Pareto分布的矩估计以及估计量的性质。最后,研究广义Beta-Pareto分布的最大似然估计,对于广义Beta-Pareto(I)分布,克服其支撑集的问题,分情况讨论,解决了其最大似然估计;对于广义Beta-Pareto(II)分布,由于其参数结构比较复杂,部分解决了其最大似然估计。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈鹏  万丽  胡序懿  
文章利用极大似然估计法及泰勒公式给出了广义Pareto分布模型参数估计,并在确定阈值的基础上对多种元素的广义Pareto分布模型参数进行了估计,经Kolmogorov检验证实该近似估计法的合理性和有效性。
[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] 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。
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