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[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]
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]
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]
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]
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]
袁守成
假定产品寿命服从双参数指数分布,在无替换定数截尾寿命试验场合下通过分布的Edgeworth展开和对应分位数的Cornish-Fisher展开方法得到了两独立产品平均寿命比率的渐进分布及置信区间。经过分析,所给出的置信区间不仅适用于大样本的情况,而且在小样本的条件下同样令人满意。
[期刊] 统计与决策
[作者]
袁守成
假定产品寿命服从双参数指数分布,在无替换定数截尾寿命试验场合下通过分布的Edgeworth展开和对应分位数的Cornish-Fisher展开方法得到了两独立产品平均寿命比率的渐进分布及置信区间。经过分析,所给出的置信区间不仅适用于大样本的情况,而且在小样本的条件下同样令人满意。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丽娟 李兴斯
文章考虑双参数指数分布的参数估计问题,在KL-距离最小化原则下,给出了一种参数估计的方法。得到的结果是一般情况下参数估计与矩估计相同;特别地,当位置参数为0时,通过数值模拟,并与极大似然估计进行比较,证明了这种估计的可行性。
[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]
李艳玲
双参数指数分布是可靠性理论中常用的分布之一,文章给出了Ⅱ型双删失数据下,双参数指数分布中参数的Bayes点估计和区间估计,最后通过一个例子进行了数值模拟,结果表明文中的方法是切实可行的。
[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]
邢建平
文章在熵损失函数下,基于记录值样本,得到了指数分布参数的最小风险同变估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了数值模拟例子。
[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。
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