200 1_ |a 不完全数据下一类指数分布族的统计推断 |A bu wan quan shu ju xia yi lei zhi shu fen bu zu de tong ji tui duan |f 周俊梅著

330 __ |a 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, 根据均方误差达到最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最优置信域问题。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最小面积置信域 ; 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最小面积置信域, 并与经典置信域进行比较。最后, 比较研究和实例分析验证了所提方法的可行性和最优性 ; 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最优置信域问题。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最小面积置信域, 推广已有文献关于正态分布最小体积置信集的方法得到威布尔分布在上记录值下的最小面积置信域, 并利用估计效率, 将其与经典置信域进行比较研究。