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本文提出指数分布抽样基本定理,四参数二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计中,从参数的识别性分析着手,获得了一个用可识最小值函数表示的分布函数表达式,进而得到了二元指数分布的一个特征;以二元指数分布随机变量样本与二元可识最小值随机变量样本的等价性,获得了基于二元可识最小值随机变量样本参数的最大似然估计,并应用指数分布抽样基本定理,得到了四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数的一致最小方差无偏估计. 相似文献
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文章研究了随机右截尾情形下指数分布的环境因子的参数估计,在两环境下样本容量相同的条件下,得到了指数分布的环境因子的最大似然估计与区间估计. 相似文献
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高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计. 相似文献
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研究了随机右截尾情形下两个单参数Cox模型的参数估计.在两个Cox模型的参数都未知时,得到了两个Cox模型的参数的具有强相合性的最大似然估计与参数比的区间估计. 相似文献
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基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计. 相似文献
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洛伦兹曲线与基尼系数是研究社会收入分配差异的重要工具.社会收入分配是一个复杂的过程,用尽可能精确的曲线给出洛伦兹曲线的估计进而给出基尼系数的估计,历来是统计学者和经济学者的工作目标.基于将参数方法与非参数方法相结合的思想给出洛伦兹曲线的半参数估计,进而导出基尼系数的估计,并据此进行了实证分析. 相似文献
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约束条件下部分变系数模型的参数估计 总被引:1,自引:1,他引:0
文章讨论部分变系数模型在线性约束条件r=Rβ下的参数估计问题,给出了参数部分β的相合估计(β)Rls和非参数部分(α)(u)的估计(α)(u),得到了估计的渐近性质. 相似文献
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一种车险先验风险分布的参数估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用全体车险保单组合的风险损失数据(即先验信息)作为定价的信度补充,是车险精算定价的主流方法;而得到风险损失的先验分布或特征信息是经验费率定价的基础.文章引入过程和结构方差分析方法对车险索赔过程的先验分布参数进行估计;并提出了针对索赔频率和索赔额模型的参数估计方法.该方法能快速近似估计多参数分布模型,优于传统参数估计方法. 相似文献
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在数理统计中,当随机变量X的分布类型已知时,一个很重要的问题就是要对分布中所含的参数θ进行估计,即所谓的参数估计。在参数估计方法中有一种常用的点估计方法——极大似然估计方法(以下简称极大似然估计)。该方法最早是由高斯(C.F.Gauss)提出来的,后来费雷(R.A.Fisher)在1912年又重新提出该方法,并证明了该方法的一些优良性质。极大似然估计方法的背后有着非常朴素的哲理,但是,如果不把握其精髓,则很难让初学者理解和接受。笔者在多年从事概率与数理统计教学中发现,这部分既是数理统计(参数估计)教学中的一个难点又是重点。 相似文献
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指数分布在生存分析中有着极其重要的应用.文章基于EM算法研究左截断右删失数据下指数分布的参数估计,通过建立似然函数推导出参数迭代表达式,并进行随机模拟试验和实证分析.结果表明EM算法迭代4次后即可收敛,收敛速度很快且估计值较稳定. 相似文献
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为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进.该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计.将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的. 相似文献
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文章对非线性函数与空间变系数模型组合的半参数模型进行研究,提出该类模型的两步估计,给出半参数模型中非线性函数和空间变系数参数估计的精确表达式.并进行了数值模拟,结果表明,估计值与真实值拟合程度较好,方法的精确度较高. 相似文献