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The new method of sharp parameter estimation for Weibull distribution

机译：威布尔分布的尖锐参数估计新方法

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Let X_1, X_2, ..., X_n be i.i.d. with common two-parameter Weibull distribution; that is, W(x)=1-exp(-λx~β), where λ>0 is scale parameter, and β>0 is sharp parameter. Weibull distribution is very important in reliability theory. How to estimate sharp parameter is the key problem in Weibull data analysis. There are many methods to estimate it, such as maximum likelihood estimation. Fang stated a method to estimate it by using properties of moments. In this note we will propose a new method by using the relation between exponential distribution moments.
机译：令X_1，X_2，...，X_n为i.d.具有共同的两参数威布尔分布;即，W（x）= 1-exp（-λx〜β），其中λ> 0是比例参数，β> 0是尖锐参数。威布尔分布在可靠性理论中非常重要。如何估计尖锐的参数是威布尔数据分析的关键问题。有很多估计它的方法，例如最大似然估计。 Fang提出了一种利用矩的特性对其进行估计的方法。在本说明中，我们将利用指数分布矩之间的关系提出一种新方法。

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