【摘要】：文章討論可識最小值樣本下和完全隨機樣本下二元Marshall-Olkin型二點分布參數(shù)及相關系數(shù)的最大似然估計,采用先參數(shù)識別后參數(shù)估計的方式,當已知可識最小值的分布時,證明參數(shù)可識別;由此得到了可識最小值樣本下的參數(shù)的最大似然估計,其中二個參數(shù)的估計量是無偏的,另外一個參數(shù)的估計量的期望不存在:模擬結果顯示:估計值均穩(wěn)定于真值參數(shù);由于二元二點分布情形時,可識最小值樣本等價于完全隨機樣本,從而導致完全隨機樣本下的參數(shù)的最大似然估計等同于可識最小值樣本下的參數(shù)的最大似然估計;計算了X與Y之間的相關矩陣和相關系數(shù),由此得到了相關矩陣和相關系數(shù)的最大似然估計。
[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.
【作者單位】： 寧波大學金融工程系;
【基金】：寧波大學學科項目(XKL14D2037)
【分類號】：O212.1

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本文編號：2292755