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[期刊] 统计与决策
[作者]
李武
文章提出了一种对多元混合正态分布的峰度作区间估计的Monte Carlo方法,并利用二元混合正态分布验证了该方法的有效性,对三元混合正态分布给出了计算结果。
[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 易秀龙
文章给出了均匀分布的最小和最大次序统计量的密度函数。另外,通过构造统计量,给出了两均匀分布区间长度之比的区间估计及其假设检验方法,讨论了通常区间估计和最短区间估计。最后,根据实例求出了这两种区间估计和它们的长度,并得出了相应的结论。
关键词：
均匀分布 密度函数 区间估计 假设检验
[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]
王志祥
文章研究了圆内二维均匀分布的参数的点估计与区间估计,利用次序统计量得到了圆的半径的估计量与置信区间。
[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] 数理统计与管理
[作者]
王明高 孟生旺
赔款准备金评估作为保险精算的一个重要研究领域,对于含有异常值的赔款数据,很多学者不断探索更加合理的赔款准备金评估方法,本文应用稳健统计方法,即假设赔款准备金模型中误差分布服从尺度混合偏正态分布构成的厚尾分布,降低异常值的影响,得到更加合理的评估结果。通过实际数据分析,并与已有的稳健赔款准备金统计方法进行比较,基于尺度混合偏正态分布的稳健赔款准备金评估方法取得比较好的评估结果,具有实际应用价值。
关键词：
稳健统计 尺度混合偏正态分布 贝叶斯方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
全星澄 李巍
文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。
关键词：
有限维混合分布 EM算法 参数估计 M2
[期刊] 统计与决策
[作者]
王超 刘洪
文章研究了混合设限情形下半逻辑分布的参数估计问题。分别使用数值迭代法和EM算法求出极大似然估计,计算出基于Lousis规则的Fisher信息。在Jeffrey非先验信息下使用MCMC方法求解贝叶斯估计。通过模拟对比发现极大似然估计量表现要优于贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李汶华 钟文广 郭均鹏
文章基于区间分析方法,研究了当函数自变量的分布函数已知情况下估计因变量的分布函数,并将其应用于随机DEA模型。当投入和产出变量的分布函数已知时,通过算法估计得到随机DEA决策单元效率值的分布函数。算法中引入弹性分析,找出对效率值有决定性或者较大影响的变量,提高了计算效率,最终求得了呈分段线性的概率分布函数。
关键词：
随机 数据包络分析 分布函数 区间分析
[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。
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