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基于似然深度的指数分布的参数估计
1
作者
刘遵雄
田珊珊
《井冈山大学学报(自然科学版)》
2017年第5期20-23,共4页
针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和...
针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。
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关键词
有污染的截尾样本
指数分布
极大似然估计
似然深度估计
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职称材料
题名
基于似然深度的指数分布的参数估计
1
作者
刘遵雄
田珊珊
机构
华东交通大学信息工程学院
出处
《井冈山大学学报(自然科学版)》
2017年第5期20-23,共4页
基金
国家自然科学基金项目(71361009)
文摘
针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。
关键词
有污染的截尾样本
指数分布
极大似然估计
似然深度估计
Keywords
contaminated
and
truncated
data
exponential
distribution
maximum
likelihood
estimation
likelihood
depth
estimation
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于似然深度的指数分布的参数估计
刘遵雄
田珊珊
《井冈山大学学报(自然科学版)》
2017
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