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不完全数据下一类指数分布族的统计推断 版权信息
- ISBN:9787522329710
- 条形码:9787522329710 ; 978-7-5223-2971-0
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
不完全数据下一类指数分布族的统计推断 内容简介
本书内容包括:第1章是绪论;第2章研究了伽马分布参数的有效估计问题。利用子集似然函数,通过单变量优化无需求导的算法,极大地降低极大似然估计的计算难度;利用形状参数极大似然估计的线性函数估计形状参数,根据均方误差达到*小建立线性回归模型,通过蒙特卡罗方法得到参数的新估计;第3章研究了基于删失数据双参数指数分布的*优置信域问题。首先,根据充分性原则提出一种基于充分统计量的方法,找出给定置信水平下参数的*小面积置信域;其次,进一步将所提新方法分别应用于第Ⅰ类逐步删失样本和第Ⅱ类双删失样本下的双参数指数分布,得到两种样本下参数的*小面积置信域,并与经典置信域进行比较。*后,比较研究和实例分析验证了所提方法的可行性和*优性;第4章和第5章分别研究了基于记录值双参数指数分布和威布尔分布的*优置信域问题。利用基于充分统计量的方法得到双参数指数分布在上记录值下的*小面积置信域,推广已有文献关于正态分布*小体积置信集的方法得到威布尔分布在上记录值下的*小面积置信域,并利用估计效率,将其与经典置信域进行比较研究。
不完全数据下一类指数分布族的统计推断 目录
不完全数据下一类指数分布族的统计推断 作者简介
周俊梅,海南师范大学数学与统计学院,副教授,硕士研究生导师,海南省其他类高层次人才。研究方向是统计推断与数据分析,参与完成3项国家自然科学基金项目,主持在研1项海南省自然科学基金项目,主持完成海南师范大学课程思政专项项目1项,于2019年获得第五届全国高校数学微课程教学设计竞赛华南赛区一等奖,指导学生获得第十二届全国大学生数学竞赛(非数学类)一等奖,指导学生获得大学生创新创业训练项目国家级1项,省级1项。近年来,在《REVSTAT-Statistical Journal》、《Statistical Papers》、《Communications in Statistics - Theory and Methods》等期刊上发表学术论文10余篇。
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