具有缺失数据的两个伽马分布总体参数的估计与假设检验
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  • 英文篇名:Parameter Estimation and Hypothesis Testing of Two Gamma Populations with Missing Data
  • 作者:罗倩 ; 周菊玲
  • 英文作者:LUO Qian;ZHOU Ju-ling;School of Mathematics Science,Xinjiang Normal University;
  • 关键词:伽马分布 ; 缺失数据 ; 极大似然估计 ; 假设检验
  • 英文关键词:Gamma distribution;;missing data;;maximum likelihood estimation;;hypothesis testing
  • 中文刊名:SSJS
  • 英文刊名:Mathematics in Practice and Theory
  • 机构:新疆师范大学数学科学学院;
  • 出版日期:2017-07-08
  • 出版单位:数学的实践与认识
  • 年:2017
  • 期:v.47
  • 语种:中文;
  • 页:SSJS201713025
  • 页数:6
  • CN:13
  • ISSN:11-2018/O1
  • 分类号:198-203
摘要
主要在数据缺失的情况下研究了伽马分布的参数估计与假设检验,位置参数已知的条件下,给出形状参数的极大似然估计,并证明了形状参数估计的强相合性与渐进正态性,并对两总体参数之差的置信区间和假设检验做出分析,最后做随机模拟验证了其合理性.
        Parameter estimation and hypothesis test are studied on gamma distribution under missing data samples.the position of known parameters,the maximum likelihood given shape parameter estimation,and proves that the shape parameter estimation the strong consistency and asymptotic normality,and the two overall parameter difference of confidence intervals and hypothesis testing analysis.finally,the rationality of the model is verified by simulation.
引文
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