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一种对称损失下两参数广义Pareto分布形状参数的Bayes分析 被引量：3
1
作者 吴月丹 徐宝 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2023年第1期21-27,共7页
在加权对称损失函数下,使用Bayes估计方法,讨论了两参数广义Pareto分布形状参数的Bayes估计及其性质,得到了形状参数的Bayes估计的一般形式与在两种不同先验下的精确形式,并由此得到形状参数的最小最大估计的一种形式,将不同的估计联系... 在加权对称损失函数下,使用Bayes估计方法,讨论了两参数广义Pareto分布形状参数的Bayes估计及其性质,得到了形状参数的Bayes估计的一般形式与在两种不同先验下的精确形式,并由此得到形状参数的最小最大估计的一种形式,将不同的估计联系在一起。并通过模拟研究了所得估计的精度,结果表明所得估计的精度较高。 展开更多
关键词 广义pareto分布 BAYES估计 损失函数 可容许性 最小最大估计
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杭州市极值暴雨的统计建模与频率计算研究 被引量：6
2
作者 高永胜 鲁帆 王雪 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期224-230,共7页
以杭州市1951—2012年的逐日降水资料为基础,通过极值统计理论中的广义极值分布和广义帕累托分布分别模拟城市暴雨的年最大值序列和超阈值序列,采用极大似然估计法估计模型参数,采用分位数图和Kolmogorov-Smirnov方法对拟合结果进行拟... 以杭州市1951—2012年的逐日降水资料为基础,通过极值统计理论中的广义极值分布和广义帕累托分布分别模拟城市暴雨的年最大值序列和超阈值序列,采用极大似然估计法估计模型参数,采用分位数图和Kolmogorov-Smirnov方法对拟合结果进行拟合优度检验,并借助轮廓似然函数估计方法估计模型关键参数及设计暴雨的置信区间。研究结果表明:虽然广义极值分布和广义帕累托分布的分布类型和样本序列存在一定差异,但两种分布关于杭州市暴雨极值的统计推断结果比较相近。在样本资料长度有限的条件下,应重视暴雨极值不确定性的分析研究。轮廓似然函数法可以反映重现期长短对设计暴雨置信区间的影响,有助于定量估计设计暴雨的置信区间。此方法和研究成果对于评估杭州市暴雨极值及其不确定性具有理论与实际意义,可为城市洪涝规划与工程设计提供技术支撑。 展开更多
关键词 杭州 城市暴雨 广义极值分布 广义帕累托分布 轮廓似然函数
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成都市汽油车尾气遥感检测数据排放限值研究
3
作者 李金 詹宇 +3 位作者 李佩璇 施欣博 陈耀 王斌 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为加强成都市移动源排放管控,采用2021年成都市4个遥感检测点位检测的汽油车尾气排放数据,根据检测环境条件、车辆行驶状态筛选出有效遥感检测数据集,采用广义Pareto分布(GPD)函数对筛选后的数据集进行拟合,使用Kolmogorov-Smirnov检验... 为加强成都市移动源排放管控,采用2021年成都市4个遥感检测点位检测的汽油车尾气排放数据,根据检测环境条件、车辆行驶状态筛选出有效遥感检测数据集,采用广义Pareto分布(GPD)函数对筛选后的数据集进行拟合,使用Kolmogorov-Smirnov检验(简称K-S检验)确定拟合最优的阈值,将最终确定的阈值作为污染物排放限值。结果表明:(1)GPD函数对遥感检测数据集的超阈值样本拟合效果较好,理论GPD函数与实际GPD函数线性拟合的R 2大于0.999;(2)使用K-S检验定量确定CO、碳氢化合物(HC)、NO的排放限值(以体积分数计)分别为2.9%、430×10^(-6)、1400×10^(-6);(3)确定的污染物排放限值处于国内其他地方标准限值的中间水平,表明GPD函数设定的遥感检测数据排放限值比较合理,研究结果为成都市本地标准的制定提供了参考。 展开更多
关键词 广义pareto分布函数 极值估计 汽油车 遥感检测 高排放车辆
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损失函数下逐步二型删失数据广义Pareto分布参数的Bayes估计
4
作者 苏燕青 金良琼 +3 位作者 邹路燕 陶永 李琼忆 冉烨军 《科学技术创新》 2024年第5期66-69,共4页
基于逐步二型删失数据,在几种不同的损失函数下,选择广义Pareto分布,讨论其形状参数的Bayes估计。当尺度参数给定时,为θ参数引入Gamma分布作为先验分布,得到了几种不同损失函数下参数θ的Bayes估计的数学表达式,通过数值模拟方法,比较... 基于逐步二型删失数据,在几种不同的损失函数下,选择广义Pareto分布,讨论其形状参数的Bayes估计。当尺度参数给定时,为θ参数引入Gamma分布作为先验分布,得到了几种不同损失函数下参数θ的Bayes估计的数学表达式,通过数值模拟方法,比较了几种损失函数下所得到的Bayes估计的效果。结果表明:在Linex损失函数下,广义Pareto分布参数的Bayes估计效果最优。 展开更多
关键词 逐步二型删失数据 广义pareto分布 BAYES估计 损失函数 可容许性
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基于收缩估计法的广义Pareto分布参数的估计 被引量：3
5
作者 陈兆仁 刘婉贞 《长沙大学学报》 2014年第2期1-4,共4页
由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收... 由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收缩估计.文末给出了Monte Carlo数值模拟试验和结论. 展开更多
关键词 广义pareto分布 BAYES估计 收缩估计 损失函数
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Mlinex损失函数下广义Pareto分布的Bayes估计 被引量：2
6
作者 井晓培 周菊玲 《鲁东大学学报（自然科学版）》 2015年第3期210-213,共4页
针对两参数广义Pareto分布的Bayes估计问题进行研究.运用Bayes定理,得到在Mlinex损失函数下分布参数的Bayes估计,并给出参数的Bayes置信下限及最大后验区间估计.
关键词 广义pareto分布 Mlinex损失函数 BAYES估计 最大后验区间估计
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平方误差损失函数下广义Pareto分布参数的Bayes估计
7
作者 刘婉贞 《科技广场》 2013年第8期15-17,共3页
本文在参数的先验分布为逆伽玛先验分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差损失函数下,导出了参数的Bayes估计。文末通过Monte Carlo数值模拟试验对极大似然估计和Bayes估计进行了比较。
关键词 广义pareto分布 BAYES估计 平方误差损失函数
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基于广义Pareto分布的洪水频率分析 被引量：11
8
作者 陈子燊 刘曾美 路剑飞 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期68-73,83,共7页
基于广义Pareto分布理论,深入探讨洪水序列超阈值分布的阈值选择和超定量样本的适用性检验。使用分块抽样方法和经验平均超过函数选择洪水阈值,检验不同洪水超定量的泊松分布、GPD模型的Anderson-Darling检验和超定量样本分布的拟合优... 基于广义Pareto分布理论,深入探讨洪水序列超阈值分布的阈值选择和超定量样本的适用性检验。使用分块抽样方法和经验平均超过函数选择洪水阈值,检验不同洪水超定量的泊松分布、GPD模型的Anderson-Darling检验和超定量样本分布的拟合优度指标。以广东省西江流域高要水文站测量的日流量序列为例,将最优GPD、GEV和P-Ⅲ型模型推算的洪水重现水平做了对比分析,获得以下结论:①超限量洪水GPD模型的确定是一动态择优过程,需要根据多个检验指标加以确定;②洪水极值分布有可能属于具有上限的短尾型分布;③经验平均超过函数图可作为选择洪水GPD阈值的重要参考,但最佳阈值应采用多种指标综合确定;④构建的洪水GPD模型普遍优于GEV和P-Ⅲ型。 展开更多
关键词 水文学 洪水阈值 广义pareto分布 经验平均超过函数图 Anderson-Darling检验 参数估计
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复合LINEX对称损失下广义Pareto分布形状参数θ的Bayes估计 被引量：5
9
作者 岑泰林 韦程东 +1 位作者 张晓东 王亚楠 《广西师范学院学报（自然科学版）》 2018年第3期27-31,共5页
广义Pareto分布已被应用在社会学、保险精算学等众多领域,有着非常重要的实际应用价值.该文主要研究了复合LINEX对称损失函数下尺度参数已知,先验分布为伽马分布时,广义Pareto分布形状参数的Bayes估计和E-Bayes估计,给出了二者的精确表... 广义Pareto分布已被应用在社会学、保险精算学等众多领域,有着非常重要的实际应用价值.该文主要研究了复合LINEX对称损失函数下尺度参数已知,先验分布为伽马分布时,广义Pareto分布形状参数的Bayes估计和E-Bayes估计,给出了二者的精确表达式.最后对参数的Bayes估计和E-Bayes估计进行了数值模拟检验,检验结果说明了估计的合理性. 展开更多
关键词 广义pareto分布 复合LINEX对称损失函数 BAYES估计 E-BAYES估计
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基于更新径向基函数网络模型的广义Pareto分布函数拟合 被引量：1
10
作者 李刚 赵刚 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期495-499,共5页
广义Pareto分布函数GPD(Generalized Pareto Distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估。但这种方法要求样本空间较大,计算成本较高,尽管可以通过径向基函数网络RBFNN(Radial Basis Function ... 广义Pareto分布函数GPD(Generalized Pareto Distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估。但这种方法要求样本空间较大,计算成本较高,尽管可以通过径向基函数网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)辅助抽样的方法削减计算成本,但对于非线性程度较高的问题,RBFNN精度问题使得辅助抽样方法失效。针对这类问题,根据GPD的特点,提出了高效的更新RBFNN训练样本的方法,改善了RBFNN在功能函数分布尾部的精度,将RBFNN辅助抽样方法推广应用到非线性程度较高的问题,准确地得到了所有需要的尾部样本,基于该尾部样本集的GPD拟合结果与基于直接计算所有样本的GPD拟合结果完全一致。 展开更多
关键词 广义pareto分布 径向基函数网络 辅助抽样方法
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