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定时区间删失下指数分布的参数估计
被引量:
5
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作者
侯兰宝
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第5期20-24,共5页
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...
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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关键词
指数分布
定时区间删失样本
极大似然估计
EM算法
近似置信
区间
在线阅读
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职称材料
题名
定时区间删失下指数分布的参数估计
被引量:
5
1
作者
侯兰宝
机构
荆楚理工学院数理学院
湖北大学应用数学湖北省重点实验室
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第5期20-24,共5页
基金
湖北省教育厅项目(B2016261)
荆楚理工学院科研团队项目(TD202006)
+2 种基金
荆楚理工学院项目(QDB201608
JX2019-026)
应用数学湖北省重点实验室(湖北大学)开发课题。
文摘
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。
关键词
指数分布
定时区间删失样本
极大似然估计
EM算法
近似置信
区间
Keywords
exponential distribution
fixed-time interval censored samples
maximum likelihood estimation
EM algorithm
approximate confidence interval
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
定时区间删失下指数分布的参数估计
侯兰宝
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
5
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职称材料
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