一类特殊随机截尾试验下指数分布的参数估计

发布时间：2018-06-04 23:11

  本文选题：随机截尾试验 + 极大似然估计　； 参考：《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2017年07期

【摘要】：利用极大似然法(ML)和EM算法研究了一类特殊随机截尾试验下指数分布参数的极大似然估计和渐进置信区间.给出了参数的EM迭代公式,根据缺损信息原则得到了Fisher观察信息,构造了参数的bootstrap置信区间.随机模拟的结果表明:估计的精度较高,ML法和EM算法几乎一样,渐进置信区间和bootstrap置信区间的差别不大.
[Abstract]:MLM) and EM algorithm are used to study the maximum likelihood estimation and asymptotic confidence interval of exponential distribution parameters in a class of special random censored tests. The EM iteration formula of parameters is given. According to the defect information principle, the Fisher observation information is obtained, and the bootstrap confidence interval of the parameters is constructed. The results of random simulation show that the accuracy of estimation is higher than that of EM algorithm, and the difference between asymptotic confidence interval and bootstrap confidence interval is not significant.
【作者单位】： 安阳师范学院数学与统计学院;
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(16A110001)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1979251