雙側(cè)刪失下指數(shù)分布的參數(shù)估計(jì).pdf

1、在許多學(xué)科領(lǐng)域,如醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、保險(xiǎn)精算學(xué)等,都存在對某給定事件發(fā)生的時(shí)間進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測的問題。從得到的數(shù)據(jù)資料來看,這些數(shù)據(jù)往往有一共同特征,即觀測結(jié)果要么是刪失的,要么是截尾的。其中,雙側(cè)刪失是一種重要的獲取數(shù)據(jù)方法,在壽命分析、可靠性分析等領(lǐng)域中經(jīng)常應(yīng)用。因此,有必要對這種刪失下的樣本進(jìn)行推斷研究。
　　 針對雙側(cè)刪失數(shù)據(jù)的特點(diǎn),本文集中于在這種刪失機(jī)制下指數(shù)分布參數(shù)估計(jì)的問題。目前。相比于左刪失,右刪失,區(qū)間刪失,隨機(jī)刪

2、失,中間刪失,對雙側(cè)刪失數(shù)據(jù)的研究方法并不多,可利用的工具也不多。在本文中,總結(jié)了幾種對雙側(cè)刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法,包括極大似然估計(jì)(MLE),EM算法,貝葉斯法。
　　 本文主要做了三項(xiàng)工作:第一,在指數(shù)分布下,利用極大似然估計(jì),EM算法,貝葉斯法給出雙側(cè)刪失數(shù)據(jù)的點(diǎn)估計(jì)。第二,討論極大似然估計(jì)在大樣本下的相關(guān)性質(zhì)以及EM算法的收斂性質(zhì)。第三,通過Mathematic模擬來說明極大似然估計(jì)和EM算法部具有良好的有效性和可行