已閱讀1頁(yè),還剩25頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、在這篇文章中,主要研究帕累托分布的形狀參數(shù)α的估計(jì)問(wèn)題。研究分兩種情況:(1)尺度參數(shù)c已知時(shí)α的估計(jì)(2)尺度參數(shù)c未知時(shí)α的估計(jì)。由于c已知時(shí)對(duì)形狀參數(shù)α的估計(jì)已經(jīng)有人做過(guò)很詳細(xì)的研究,而當(dāng)c未知時(shí)的情況卻沒(méi)有那么深入研究,所以本文的重點(diǎn)放在c未知時(shí)α估計(jì)的研究上。但是文中會(huì)用到文獻(xiàn)[1]中c已知時(shí)的一些結(jié)論,所以在文中也會(huì)列出c已知時(shí)α的一些估計(jì),進(jìn)而引出c未知時(shí)本文要介紹的估計(jì)。簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣(SRS)和排序集抽樣(RSS)將會(huì)被
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 動(dòng)態(tài)排序集抽樣下刻度分布族刻度參數(shù)的參數(shù)估計(jì).pdf
- 兩階段排序集抽樣下對(duì)稱(chēng)分布位置尺度參數(shù)的估計(jì).pdf
- 17647.中位數(shù)排序集抽樣下logistic分布位置參數(shù)與刻度參數(shù)的估計(jì)
- 廣義帕累托分布應(yīng)力強(qiáng)度參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷.pdf
- 帕累托—貝塔跳躍擴(kuò)散模型的參數(shù)估計(jì)及其應(yīng)用.pdf
- 46718.排序集抽樣下對(duì)稱(chēng)位置參數(shù)極大似然估計(jì)的性質(zhì)
- 17648.排序集抽樣下對(duì)稱(chēng)分布總體均值估計(jì)的非線(xiàn)性配置
- 多排序者下排序集抽樣的均值估計(jì).pdf
- 11475.在優(yōu)良的排序集抽樣下廣義貝努利分布中參數(shù)的極大似然估計(jì)
- 廣義帕累托分布模型風(fēng)險(xiǎn)管理的工具
- 基于帕累托法則的關(guān)鍵鏈緩沖估計(jì)研究
- 財(cái)富分布的帕累托法則與中等收入陷阱
- 抽樣分布與參數(shù)估計(jì)
- 排序集抽樣下樣本參數(shù)的似然比檢驗(yàn).pdf
- 非平衡排序抽樣下的方差估計(jì).pdf
- 46717.二維排序集抽樣下morgenstern型分布中相關(guān)系數(shù)的估計(jì)
- 帕累托最優(yōu)涵義之辨
- 2020年考研帕累托資料
- 2020年考研帕累托資料
- 廣義刪失抽樣下Weibull分布參數(shù)及幾個(gè)泛函的估計(jì).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論