概化理论偏态分布数据方差分量标准误估计

利用GH分布性质,采用Monte Carlo数据模拟技术,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,运用Traditional方法、Jackknife方法、Bootstrap方法和MCMC方法估计概化理论偏态分布数据的方差分量标准误,探讨了数据的不同偏度对概化理论方差分量标准误估计的影响.研究结果显示:Jackknife方法估计偏态分布数据的方差分量标准误性能较差,Traditional和MCMC方法尚可,Bootstrap方法标准误偏差相对较小,且偏态分布数据的偏度对概化理论方差分量标准误估计有影响,Bootstrap方法对于偏态分布数据表现出良好的"适应性",偏度对其影响较小.