双指数分布族参数EB估计的最优性 被引量：3

1

作者 刘荣玄 曹艳华 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期542-546,共5页

讨论双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,构造边缘分布的概率密度估计,按照参数的Bayes估计形式,提出参数的经验Bayes(EB)估计函数,在一定的条件下可以证明所提出的这个经... 讨论双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,构造边缘分布的概率密度估计,按照参数的Bayes估计形式,提出参数的经验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,最后举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的. 展开更多

关键词 NA样本 双指数分布 LINEX损失 EB估计 渐近性

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LINEX损失下双指数分布位置参数的经验Bayes估计 被引量：4

2

作者 尤游 周玲 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第3期254-266,共13页

本文对双指数分布在LINEX损失函数下获得了位置参数的Bayes估计,同时构造了相应的经验Bayes估计,证明了所提出的经验Bayes估计是渐近最优的,且有收敛速度O(n^(-δ)),δ=(rs-1)/(2s+1),其中1/2<r<1-1/(2s),而s≥3是任意给定的整数... 本文对双指数分布在LINEX损失函数下获得了位置参数的Bayes估计,同时构造了相应的经验Bayes估计,证明了所提出的经验Bayes估计是渐近最优的,且有收敛速度O(n^(-δ)),δ=(rs-1)/(2s+1),其中1/2<r<1-1/(2s),而s≥3是任意给定的整数.最后给出一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的. 展开更多

关键词 LINEX损失函数 双指数分布 经验BAYES估计 收敛速度

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基于双指数分布的粒子群算法 被引量：2

3

作者 赵鹏军 刘三阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期44-46,107,共4页

针对标准粒子群算法容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。它用双指数分布改进了速度方程度,并用其动态地调整粒子的最大速度,扩大了群体的多样性,增强了粒子跳出局部最优解的能力,保证了整个寻优过程的持... 针对标准粒子群算法容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。它用双指数分布改进了速度方程度,并用其动态地调整粒子的最大速度,扩大了群体的多样性,增强了粒子跳出局部最优解的能力,保证了整个寻优过程的持续收敛。通过比较和分析5个典型测试函数的实验结果,改进的粒子群算法提高了迭代后期的收敛速度,有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较高的收敛精度。 展开更多

关键词 粒子群优化 早熟收敛 双指数分布

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气象要素极值双指数分布函数的计算及应用

4

作者 张硕 《现代农业科技》 2011年第15期283-283,285,共2页

介绍了气象要素极值的计算方法,根据1957—2006年淅川县降水气象资料,得出最大降水拟合直线方程,对最大降水极值双指数分布函数进行求解,可具体应用于工程设计,避免设计上的安全隐患以及因气象要素极值过高估计而导致工程设计造价过高... 介绍了气象要素极值的计算方法,根据1957—2006年淅川县降水气象资料,得出最大降水拟合直线方程,对最大降水极值双指数分布函数进行求解,可具体应用于工程设计,避免设计上的安全隐患以及因气象要素极值过高估计而导致工程设计造价过高的问题。为气象部门对引用气象要素极值的各个行业和部门进行年度气象要素极值的标定、检测工作提供参考,以保证数据的有效性。 展开更多

关键词 气象要素极值 双指数分布函数 计算 工程设计 应用

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双参数指数分布异常数据的检验 被引量：9

5

作者 李云飞 黄继伟 朱宏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期127-130,共4页

针对双参数指数分布的异常大数据,给出了一种新的检验方法。寻找到总体参数的具有较好稳健性的估计量,并在此基础上构造出检验统计量,求出了该检验统计量精确的概率密度函数和大样本情形下的近似分布,得到了检验临界值简洁的近似表达式。

关键词 双参数指数分布 异常数据 次序统计量 分位数 检验统计量

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定时截尾场合下双参数指数分布的参数估计 被引量：18

6

作者 翟伟丽 茆诗松 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第2期197-204,共8页

本文给出了定时截尾场合下双参数指数分布中两个参数的近似无偏估计 (AUE),计算了它们的期望及方差．并与极大似然估计、相应定数截尾场合下的估计做了比较．

关键词 双参数指数分布 定量截尾 近似无偏估计

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定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的EB估计(英文) 被引量：5

7

作者 魏玲 祁建军 师义民 《应用数学》 CSCD 北大核心 2001年第4期66-70,共5页

对于定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验 Bayes估计问题 ,用间接 EB方法得到其 EB估计 .计算机模拟例子表明本文所给的估计较好 .

关键词 经验BAYES估计 定数截尾寿命试验 双参数指数分布 EB估计 EB方法

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双边定数截尾场合双参数指数分布的贝叶斯推断 被引量：4

8

作者 李艳玲 赵选民 张未未 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期846-852,共7页

本文给出了双边定数截尾下,双参数指数分布中参数及可靠性指标的Bayes估计,并且给出了未来观测值的贝叶斯预测问题,最后给出了一个数值例子进行了数值模拟,结果表明文中的方法是可行的。

关键词 双边定数截尾 双参数指数分布 贝叶斯估计 随机模拟

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双参数指数分布参数的最短区间估计 被引量：4

9

作者 周世国 张新育 苏庆 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2010年第3期1-6,共6页

研究了双参数指数分布的区间估计方法.首先讨论了当其中一参数为已知,而另一参数未知时,双参数指数分布尺度参数基于选定枢轴变量的最短区间估计方法;然后讨论了两参数均未知的情况下,参数的最短置信区间估计方法.

关键词 双参数指数分布 区间估计 最短置信区间

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双参数指数分布参数比率统计推断的研究 被引量：6

10

作者 李建波 张日权 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第1期81-88,共8页

本文在产品寿命服从双参数指数分布的无替换定数截尾寿命试验场合下,提出了两独立产品平均寿命比率的两个估计量,并研究了这两个比率估计量的渐近正态性和置信区间.然后通过数据模拟,进一步验证了所提出比率估计量的有效性.

关键词 比率 平均寿命 双参数指数分布

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双参数指数分布门限参数估计的讨论 被引量：2

11

作者 陈应保 黄欣 李静 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期345-349,共5页

针对双参数指数分布门限参数的两种最常用估计"极大似然估计和最小方差无偏估计"的缺陷,提出了一种新的估计方法,给出了最小方差无偏估计不合理程度的一个度量,统计计算结果表明了新估计的优良性.

关键词 双参数指数分布 门限参数 统计结构 相对风险效率

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双参数指数分布单样预测的Bayes方法 被引量：7

12

作者 周源泉 郭建英 《导弹与航天运载技术》 北大核心 2001年第3期38-41,共4页

对双参数指数分布的单样预测给出了无信息先验分布下的 Bayes预测子与精确预测限。结果表明 ,无信息先验分布下的 Bayes精确预测限与经典预测限一致。为工程应用方便 ,还给出了计算简便的高精度近似预测限 。

关键词 双参数指数分布 Bayes预测区间 无信息先验分布 预测问题

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岩体结构面间距的双参数负指数分布研究 被引量：6

13

作者 胡秀宏 伍法权 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2353-2358,共6页

通过对负指数分布模型函数的分析,推导了负指数分布的极大值函数,证明在岩体结构面实测数据的回归分析中,负指数分布存在局限性。改用双参数负指数分布作为模型函数后,能克服负指数分布的缺点,继承其优点,提高回归分析的拟合度。回归分... 通过对负指数分布模型函数的分析,推导了负指数分布的极大值函数,证明在岩体结构面实测数据的回归分析中,负指数分布存在局限性。改用双参数负指数分布作为模型函数后,能克服负指数分布的缺点,继承其优点,提高回归分析的拟合度。回归分析的方法使用最小二乘法曲线回归方法。在云南小湾水电站坝基槽边坡结构面的统计中,双参数负指数分布作为回归分析的模型函数得到了成功运用。 展开更多

关键词 结构面间距 双参数负指数分布 小湾水电站 最小二乘法

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左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限 被引量：5

14

作者 董岩 徐兴忠 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第3期277-286,共10页

本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命... 本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差. 展开更多

关键词 左截尾双参数指数分布 可靠寿命 定数截尾数据 广义枢轴量 广义置信区间 限制 广义置信下限 条件广义置信下限

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定数截尾缺失数据下双参数指数分布的近似Bayes推断 被引量：3

15

作者 田霆 刘次华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第1期123-129,共7页

当寿命分布为双参数指数分布时,本文给出了定数截尾寿命试验数据缺失场合下参数的Bayes估计.为了计算上的方便,本文还给出了Bayes估计的一种近似计算方法.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,表明这种方法是可行的.

关键词 定数截尾数据缺失 双参数指数分布 似然函数Bayes估计

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NA样本情形下双参数指数分布族参数EB估计的渐近性讨论 被引量：1

16

作者 刘荣玄 范发明 吴高翔 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第13期8-10,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 NA样本 双参数指数分布 LINEX损失 EB估计 渐近性

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双参数指数分布尺度参数基于样本分位数的置信区间 被引量：2

17

作者 李云飞 程绩 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第17期67-70,共4页

文章针对双参数指数分布,讨论了其尺度参数在不完全数据场合的区间估计问题。利用能够有效抵抗异常数据污染的样本分位数构造了枢轴量,推导出了枢轴量精确的概率分布,得到了相应的精确置信区间;在大样本场合,讨论了尺度参数的近似置信... 文章针对双参数指数分布,讨论了其尺度参数在不完全数据场合的区间估计问题。利用能够有效抵抗异常数据污染的样本分位数构造了枢轴量,推导出了枢轴量精确的概率分布,得到了相应的精确置信区间;在大样本场合,讨论了尺度参数的近似置信区间。最后给出两个数值例子进行了算例分析,结果表明针对尺度参数构造的置信区间可以抵抗样本中异常数据的污染,具有一定程度的稳健性。 展开更多

关键词 双参数指数分布 不完全数据 尺度参数 样本分位数 置信区间

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双参数指数分布无失效数据的参数估计 被引量：16

18

作者 韩明 《运筹与管理》 CSCD 1998年第2期29-36,共8页

文章对双参数指数分布的无失效数据（ｔｉ，ｎｉ），给出了参数μ和σ的修正极大似然估计和最小二乘估计，并给出了失效概率ｐｉ＝ｐ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计和多层Ｂａｙｅｓ估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计。最后，结... 文章对双参数指数分布的无失效数据（ｔｉ，ｎｉ），给出了参数μ和σ的修正极大似然估计和最小二乘估计，并给出了失效概率ｐｉ＝ｐ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计和多层Ｂａｙｅｓ估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计。最后，结合实际问题进行了计算。 展开更多

关键词 双参数指数分布 无失效数据 参数估计 修正极大似然估计 最小二乘估计 Beyes估计 多层BAYES估计

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基于KL-距离的双参数指数分布的参数估计 被引量：1

19

作者 杨丽娟 李兴斯 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第21期24-26,共3页

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。

关键词 KL-距离 指数分布 双参数指数分布 参数估计

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双参数指数分布无失效数据的可靠性分析 被引量：4

20

作者 翟艳敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第13期20-22,共3页

文章对双参数指数分布场合下的无失效数据,讨论了当位置参数已知和未知时,可靠性参数的置信限;并结合实际问题进行了计算。

关键词 双参数指数分布 无失效数据 可靠性参数 置信限

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