基于PSO的三参数威布尔分布参数的联合估计方法

针对图估计及双线性回归估计存在的弊端,将双线性回归估计和极大似然估计(MLE)结合起来,形成一种对三参数威布尔分布参数的联合估计。详细分析了联合优化的核心工具——粒子群优化(PSO)算法的特点、实现和收敛指标,并对基于双线性回归的初值获取作了分析。以仿真和实际例证为基础,详细评析了联合估计参数的优点和缺陷。结果表明:基于PSO优化的联合估计在一定程度上对三参数威布尔分布参数的搜索具有良好的性质,其具体体现为搜索准确和稳定。

如何准确地拟合居民的收入分布

采用分布函数拟合居民收入分布需要解决两个关键问题,即找到恰当的分布函数与合适的估计方法。文章基于国家统计局提供的2011年城镇居民收入分组数据以及安徽省统计局提供的微观城镇住户调查数据,运用常见的六种分布函数依次拟合了中国城镇居民的收入分布。随后,根据不同的检验标准,比较了新估计方法、极大似然估计以及广义矩估计的拟合效果。研究发现,广义第2类beta分布函数对中国居民收入分布的拟合效果最好,同时,极大似然估计方法的参数估计误差相对较小。不过,在选择具体方法时,还应考虑实际的数据结构以及对计算结果的偏好。