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[期刊] 统计与决策
[作者]
王志祥
研究了随机右截尾情形下两个单参数Cox模型的参数估计。在两个Cox模型的参数都未知时,得到了两个Cox模型的参数的具有强相合性的最大似然估计与参数比的区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李旭
文章在随机右截尾样本下,研究了这种生存模型的最大似然估计,证明了参数的最大似然估计的强相合性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
龙兵
在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的.由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙坤 任亮
文章利用极大似然估计方法,研究定时截尾下具有部分缺失数据的两个几何总体的参数估计问题,以及两几何总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性以及渐进正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布。
关键词：
定时截尾 缺失数据 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
闵素芹
空间分层数据因为地理位置的原因,层与层之间会具有空间依赖性,区别于传统的分层数据。首先,文章将空间自相关的思想引入到随机截距模型中,在层-2模型中加入空间参数来反映空间自相关性,构建了空间随机截距模型;然后,针对空间随机截距模型,给出了基于EM算法和Fisher得分的最大似然估计。
[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]
徐凌云 朱宁 方爱秋 唐清干
文章在对称和非对称损失函数下研究指数-泊松分布参数的Bayes估计问题;基于广义无信息先验和定数截尾情形,给出了参数λ在三种不同损失函数下Bayes估计的精确表达式;最后运用Monte-Carlo随机模拟方法对估计进行比较。结果表明,加权平方损失下Bayes估计的精确度和稳健性较好,适合用来对参数λ进行统计推断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙荣 张天永
文章分别运用bagged最近邻估计与kn-最近邻估计的非参数回归方法对随机右截尾假定下的保险寿命数据进行估计,分析了两种估计的收敛速度,并对两种估计的估计精度通过随机模拟方法进行比较,结果显示bagged最近邻估计优于kn-最近邻估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志祥
文章研究了随机右截尾情形下指数分布的环境因子的参数估计,在两环境下样本容量相同的条件下,得到了指数分布的环境因子的最大似然估计与区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张春雨 刘禄勤
文章研究定数截尾情形下Poisson-Lomax分布的Bayes估计。Poisson-Lomax分布是新近提出的一种具有良好应用前景的寿命分布,给出了该分布在不同损失函数下参数的Bayes估计,并通过数值模拟,对不同情形下Bayes估计和极大似然估计的效果进行了比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任海平 李中恢
文章基于定数截尾情形,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,讨论了一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计。最后给出了数值模拟例子对极大似然估计和Minimax估计进行比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龙兵 王芳 习长新
文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱先阳 朱少平
文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质,根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n~-1).在相同或相近的可信水平下,分别研究参数在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.
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