【摘 要】
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该文主要关心在样本量较小情形下,对于不同的实际问题,如何利用小样本理论对参数和有关量进行统计推断.应用鞍点展开和Laplace方法计算了链长分布及其均值和标准差,并与其他
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该文主要关心在样本量较小情形下,对于不同的实际问题,如何利用小样本理论对参数和有关量进行统计推断.应用鞍点展开和Laplace方法计算了链长分布及其均值和标准差,并与其他方法进行了数值比较.利用鞍点逼近法给出刻度参数的极大似然估计的分布函灵敏的鞍点展开,进而给出可靠度的挖置信下限.针对威布尔完全样本情形,分别用正态近似方法、二阶和三阶WCF展开,给出了产品可靠度的置信下限,并对它们进行模拟比较.讲座了指数分布模型下的敏感性问题.该文应用鞍点逼近方法,给出参数估计的分布函数的高阶逼近,并在此基础上研究可靠度的置信限.论文对于渐近正态方法和鞍点方法进行了模拟比较,得出了有益的结论.
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