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摘要:
本文主要研究了基于朴素似然法、两种广义枢轴量法、带Diffuse先验和独立Jeffreys先验的贝叶斯方法对两个独立对数正态分布中位数之比的统计推断。我们通过模拟比较了五种置信区间在覆盖率、平均长度和相对偏度方面的性能。结果表明,两种广义置信区间和基于Diffuse先验的贝叶斯方法在覆盖率上普遍较优。而基于似然方法和独立Jeffreys先验的置信区间的平均长度较短。此外,给出了参数的极大似然估计和贝叶斯后验估计。同时,给出了单边假设检验的广义p值和后验概率比。并以PM2.5的实际数据为例,说明了该方法的统计推断。
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文献信息
篇名 两个独立对数正态分布的中位数比的统计推断
来源期刊 统计学与应用 学科 工学
关键词 对数正态分布 极大似然估计 广义置信区间 广义P-值 贝叶斯推断 数值模拟
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 47-60
页数 14页 分类号 TP3
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研究主题发展历程
节点文献
对数正态分布
极大似然估计
广义置信区间
广义P-值
贝叶斯推断
数值模拟
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
统计学与应用
双月刊
2325-2251
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
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