几何分布的Bootstrap置信区间估计

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在统计分析中,离散型分布有着重要的地位。而几何分布是离散型分布中最重要的分布之一。几何分布在可靠性理论与应用概率模型中有着重要的地位,它是构成各种随机模型的基本构件。同样几何分布广泛应用于经济学、信息工程等领域。鉴于几何分布的重要性,人们采用传统的参数统计方法对几何分布进行了深入细致的研究,在区间估计,参数估计等领域取得了显著的成果。   随着计算机的高速发展,统计学新的研究方法和工具不断出现,推动了统计学的快速发展。美国统计学家Efron教授于1979年提出了Bootstrap这一新的统计方法。其基本思想就是把数值仿真与古典统计学有机结合起来,利用小子样数据来进行统计计算,从而显著地解决了传统统计计算中存在的问题。它对于总体的分布,可以不做任何假设,直接利用样本数据,结合计算机技术进行统计推断。该方法不仅在只能够获得少量样本的情况下,可以产生再生大样本,而且可以利用再生样本进一步来确定位置分布参数的分布。   本文采用Bootstrap方法从另一方面对几何分布的区间进行了估计,从而获得了一些结论。即:通过采用Bootstrap方法,考察了几何分布区间估计的精度,并与经典的近似区间估计作比较,发现Bootstrap方法提高了估计的精度,从而论证了Bootstrap方法的有效性和可行性。还从理论上证明了Bootstrap逼近,为此研究提供了理论依据。
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