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指数分布参数的稳健估计
1
作者
严家平
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
1989年第2期106-112,共7页
为了估计未知参数θ,传统的方法多是采用一致最小方差无偏估计(UMVUE)或极大似然估计(MLE),这里,它们恰好一样(参见[4]),为[1]对样本均值及其泛函的不稳健性进行了详细讨论.本文主要利用 Hampel 的影响函数方法,给出模型(1)参数θ的最优...
为了估计未知参数θ,传统的方法多是采用一致最小方差无偏估计(UMVUE)或极大似然估计(MLE),这里,它们恰好一样(参见[4]),为[1]对样本均值及其泛函的不稳健性进行了详细讨论.本文主要利用 Hampel 的影响函数方法,给出模型(1)参数θ的最优 M 估计,并给出具体数值,以便实际应用.
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关键词
稳健
估计
指数分布参数
最优m估计
原文传递
题名
指数分布参数的稳健估计
1
作者
严家平
机构
广西农学院基础部
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
1989年第2期106-112,共7页
基金
国家科学基金
文摘
为了估计未知参数θ,传统的方法多是采用一致最小方差无偏估计(UMVUE)或极大似然估计(MLE),这里,它们恰好一样(参见[4]),为[1]对样本均值及其泛函的不稳健性进行了详细讨论.本文主要利用 Hampel 的影响函数方法,给出模型(1)参数θ的最优 M 估计,并给出具体数值,以便实际应用.
关键词
稳健
估计
指数分布参数
最优m估计
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
指数分布参数的稳健估计
严家平
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
1989
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