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摘要:
本文讨论了指数威布尔分布当观测数据是删失数据情形时参数的最大似然估计问题.因为删失数据是一种不完全数据,我们利用EM算法来计算参数的近似最大似然估计.由于EM算法计算的复杂性,计算效率也不理想.为了克服牛顿-拉普森算法和EM算法的局限性,我们提出了一种新的方法.这种方法联合了指数威布尔分布到指数分布的变换和等效寿命数据的技巧,比牛顿-拉普森算法和EM算法更具有操作性.数据模拟讨论了这一方法的可行性.为了演示本文的方法,我们还提供了一个真实寿命数据分析的例子.
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文献信息
篇名 基于删失数据的指数威布尔分布最大似然估计的新算法
来源期刊 应用数学 学科 数学
关键词 最大似然估计 删失数据 EM算法 等效方法 指数威布尔分布 指数分布
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 638-647
页数 分类号 O212.1|O213.2
字数 3252字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李泽慧 兰州大学数学与统计学院 22 110 7.0 10.0
2 程从华 兰州大学数学与统计学院 2 7 1.0 2.0
3 陈进源 兰州大学数学与统计学院 12 31 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
最大似然估计
删失数据
EM算法
等效方法
指数威布尔分布
指数分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学
季刊
1001-9847
42-1184/O1
16开
武汉市珞瑜路1037号华中科技大学逸夫科技大楼801
38-61
1988
chi
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