Pareto分布形状参数的简单贝叶斯估计

发布时间：2019-04-16 17:08

【摘要】：针对Pareto分布,在尺度参数已知、先验信息为某一固定时刻分布函数及其标准差的估计值的情况下,参考Kaminskiy等提出的简单贝叶斯估计过程,借助缺一交叉验证法以及核密度估计法,研究了形状参数的简单贝叶斯估计.基于上述先验信息,在估计过程中构造了Pareto分布形状参数的先验与后验概率密度、先验与后验点估计,并给出了在给定任意时刻分布函数及其标准差的先验与后验估计.最后通过一个数值例子说明了这种估计方法,并对灵敏度进行了定量分析.
[Abstract]:For the Pareto distribution, when the scale parameters are known and the prior information is the estimation of a fixed time distribution function and its standard deviation, we refer to the simple Bayesian estimation process proposed by Kaminskiy et al. The simple Bayesian estimation of shape parameters is studied by means of missing-cross-validation and kernel density estimation. Based on the above-mentioned prior information, the prior and posterior probability density, prior and posterior point estimates of the shape parameters of the Pareto distribution are constructed in the process of estimation, and the prior and posterior estimates of the distribution function and its standard deviation at any given time are given. Finally, a numerical example is given to illustrate the method, and the sensitivity is quantitatively analyzed.
【作者单位】： 曲靖师范学院数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11271294) 曲靖师范学院科学研究青年项目(2009QN015)
【分类号】：O212.8

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