定时区间删失下指数分布的参数估计

侯兰宝

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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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来源
《统计与决策》 |2020年第5期|20-24|共5页
作者
侯兰宝;
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作者单位

荆楚理工学院数理学院;

湖北荆门448000;

湖北大学应用数学湖北省重点实验室;

武汉430062;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用统计数学;
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;

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