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小样本条件下参数估计方法比较研究
被引量:
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摘要
针对小样本实验数据的概率分布特征有时无法确定,传统概率统计无法提供相应的参数估计问题,文章列出了小样本情况下参数估计的几种方法,并进行比较,给出了具体算例分析,运用蒙特卡罗仿真方法进行建模仿真。仿真结果表明,Bayes Bootstrap方法在样本量极小的情况下更为适用。
作者
孙慧玲
胡伟文
机构地区
海军工程大学理学院应用数学系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2014年第24期4-6,共3页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(61074191)
关键词
小样本
正态分布
BAYES方法
BAYES
BOOTSTRAP方法
M—C仿真
分类号
O21 [理学—概率论与数理统计]
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