本文選題：隨機(jī)截尾試驗(yàn) + 極大似然估計(jì)　； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年07期

【摘要】：利用極大似然法(ML)和EM算法研究了一類特殊隨機(jī)截尾試驗(yàn)下指數(shù)分布參數(shù)的極大似然估計(jì)和漸進(jìn)置信區(qū)間.給出了參數(shù)的EM迭代公式,根據(jù)缺損信息原則得到了Fisher觀察信息,構(gòu)造了參數(shù)的bootstrap置信區(qū)間.隨機(jī)模擬的結(jié)果表明:估計(jì)的精度較高,ML法和EM算法幾乎一樣,漸進(jìn)置信區(qū)間和bootstrap置信區(qū)間的差別不大.
[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.
【作者單位】： 安陽師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(16A110001)
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1979251