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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 范发明 吴高翔
文章讨论了双参数指数分布的位置参数在LINEX损失函数下的Bayes估计。在NA样本情形下,利用概率密度函数的核估计方法,构造了边缘分布的概率密度估计;按照参数的Bayes估计形式,提出了参数的经验Bayes(EB)估计函数。在一定的条件下可以证明所提出的这个经验Bayes估计函数是渐近最优的,并获得其收敛速度。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
[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。
[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]
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]
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] 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]
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]
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]
刘荣玄 朱先阳 安萍
文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
[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]
魏艳华 王丙参 何万生
文章利用逆威布尔分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的逆威布尔分布参数的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到数据缺失、分组数据、截尾样本场合逆威布尔参数的渐近估计。在样本足够大的情况下,该方法简单有效。
[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]
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]
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。
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