RSS下Pareto分布参数的优良估计

发布时间：2020-07-03 06:01

【摘要】：本文主要研究了 Pareto分布p(θ,α)的尺度参数θ和形状参数α的估计问题.简单随机抽样(SRS),排序集抽样(RSS),极值RSS(ERSS)和中值RSS(MRSS)将会被用到.在每种抽样下我们分别研究了在单个参数已知或两个参数都未知的情形下,对于p(0,(,α)的θ和α的无偏估计(UE),修正UE(MUE),最佳线性无偏估计(BLUE),修正BLUE(s)(MBLUE(s))和ad hoc估计(AHEs).通过随机模拟,我们比较了这些估计量在完美排序和不完美排序下的效率.下面简要介绍一下各章的内容.第一章概述了 Pareto分布和排序集抽样的相关背景及论文的主要工作和创新点.第二章主要研究RSS下Pareto分布参数的估计问题.本章使用排序集抽样分别研究单个参数已知和两个参数都未知的情形下,Pareto分布尺度参数和形状参数的 UE,BLUE,MUE,MBLUE 和 AHEs.第三章主要研究ERSS下Pareto分布参数的估计问题.本章使用极值排序集抽样分别研究在单个参数已知和两个参数都未知的情形下,Pareto分布尺度参数和形状参数的 UE,BLUE,MUE,MBLUE 和 AHEs.第四章主要研究MRSS下Pareto分布参数的估计问题.本章使用中值排序集抽样分别研究在单个参数已知和两个参数都未知的情形下,Pareto分布尺度参数和形状参数的 UE,BLUE,MUE,MBLUE 和 AHEs.第五章根据第二章,第三章和第四章的理论结果计算在完美排序和不完美排序下相应估计量的效率.第六章对全文的工作进行总结并对未来的工作进行了展望.
【学位授予单位】：吉首大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：C81

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本文编号：2739290