二元Marshall-Olkin型二点分布参数与相关系数的最大似然估计

发布时间：2018-10-24 22:31

【摘要】：文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相关系数,由此得到了相关矩阵和相关系数的最大似然估计。
[Abstract]:This paper discusses the maximum likelihood estimation of binary Marshall-Olkin type two-point distribution parameter and correlation coefficient under recognizable minimum sample and complete random sample. The method of parameter identification and parameter estimation is adopted, when the distribution of recognizable minimum value is known, It is proved that the parameters are identifiable, and the maximum likelihood estimation of the parameters under the recognizable minimum sample is obtained, in which the estimators of two of the parameters are unbiased. The expectation of the estimator of the other parameter does not exist: the simulation results show that the estimated values are stable compared with the true values, and since the minimum sample is equivalent to the complete random sample in the case of binary two-point distribution, Thus, the maximum likelihood estimation of the parameters under complete random samples is equivalent to the maximum likelihood estimation of the parameters under the recognizable minimum sample, and the correlation matrix and correlation coefficient between X and Y are calculated. The maximum likelihood estimation of the correlation matrix and the correlation coefficient is obtained.
【作者单位】： 宁波大学金融工程系;
【基金】：宁波大学学科项目(XKL14D2037)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2292755