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两两NQD序列下Kumaraswamy分布的经验Bayes检验问题
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作者 李娟 周菊玲 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期203-207,共5页
研究了同分布两两NQD样本下Kumaraswamy分布的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,并获得了EB检验函数的收敛速度.
关键词 两两NQD样本 kumaraswamy分布 核估计 经验Bayes检验函数
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Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes检验收敛速度
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作者 黄金超 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第4期9-15,共7页
在“线性损失”下,研究了Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用独立同分布样本下密度函数的递归核估计和经验Bayes检验函数的单调性,重新构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度的阶为O(n-... 在“线性损失”下,研究了Kumaraswamy分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用独立同分布样本下密度函数的递归核估计和经验Bayes检验函数的单调性,重新构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度的阶为O(n-λ(s-2.5)/s-1)(s≥3,s∈N^(*)). 展开更多
关键词 kumaraswamy分布族 递归核估计 Bayes检验 经验Bayes检验函数 收敛速度
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Kumaraswamy分布顺序统计量的数字特征及渐近性质 被引量:1
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作者 纪习习 吴玲 姜培华 《科技创新导报》 2013年第35期204-205,207,共3页
设{Xk,1≤ k ≤n}独立同分布,X(1),X(2),······ X(n)为其顺序统计量,当总体服从Kum(λ,φ)分布时,得到了其顺序统计量的联合概率密度、极端值顺序统计量的概率密度和k阶矩的表达式.此外还研究了极端值顺... 设{Xk,1≤ k ≤n}独立同分布,X(1),X(2),······ X(n)为其顺序统计量,当总体服从Kum(λ,φ)分布时,得到了其顺序统计量的联合概率密度、极端值顺序统计量的概率密度和k阶矩的表达式.此外还研究了极端值顺序统计量X(1)和X(n)的渐近分布。 展开更多
关键词 顺序统计量 kumaraswamy分布 渐近分布
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Kumaraswamy分布下负载共享并联系统的参数估计 被引量:1
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作者 李丹青 熊文洁 张正成 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第4期307-314,共8页
在并联连接的多元件系统中,随着元件逐个失效,应用于系统的总负载在剩余幸存的元件之间重新分配,这通常称为负载共享。本文讨论了当元件的基础分布为Kumaraswamy分布时负载共享并联系统的参数估计。首先,我们列出了参数估计的具体方法... 在并联连接的多元件系统中,随着元件逐个失效,应用于系统的总负载在剩余幸存的元件之间重新分配,这通常称为负载共享。本文讨论了当元件的基础分布为Kumaraswamy分布时负载共享并联系统的参数估计。首先,我们列出了参数估计的具体方法并通过合适的迭代技术来获取参数估计的闭合值。其次获得了所提出的最大似然估计(MLE)的渐近分布,并对简化后的模型模拟出其参数的MLE和渐近最佳无偏估计(ABUE),再对两者进行渐近比较。最后,使用Bootstrap技术构造了参数的置信区间。 展开更多
关键词 负载共享 kumaraswamy分布 高斯-赛德尔迭代法 Bootstrap技术 参数估计
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Generalized Inverted Kumaraswamy Distribution: Properties and Application
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作者 Zafar Iqbal Muhammad Maqsood Tahir +2 位作者 Naureen Riaz Syed Azeem Ali Munir Ahmad 《Open Journal of Statistics》 2017年第4期645-662,共18页
The techniques to find appropriate new models for data sets are very popular nowadays among the researchers of this area where existed models in the literature are not suitable. In this paper, a new distribution, gene... The techniques to find appropriate new models for data sets are very popular nowadays among the researchers of this area where existed models in the literature are not suitable. In this paper, a new distribution, generalized inverted Kumaraswamy (GIKum) distribution is introduced. The main aims of this research are to develop a general form of inverted Kumaraswamy (IKum) distribution which is flexible than the IKum distribution and all of its related and sub models. Some properties of GIKum distribution such as measures of central tendency and dispersion, models of stress-strength, limiting distributions, characterization of GIKum distribution and related probability distributions through some specific transformations are derived. The mathematical expressions of reliability function (r.f) and the hazard rate function (hrf) of the GIKum distribution are found and presented through their graphs. The parameters estimation through the maximum likelihood (ML) estimation method is used and the results are applied to the data set of prices of wooden toys of 31 children. 展开更多
关键词 GENERALIZED INVERTED kumaraswamy DISTRIBUTION Stress-Strength Models MAXIMUM LIKELIHOOD Estimation
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Reliability of a Multicomponent Stress-strength Model Based on a Bivariate Kumaraswamy Distribution with Censored Data
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作者 Cong-hua CHENG 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2024年第2期478-507,共30页
In this paper,we consider a system which has k statistically independent and identically distributed strength components and each component is constructed by a pair of statistically dependent elements with doubly type... In this paper,we consider a system which has k statistically independent and identically distributed strength components and each component is constructed by a pair of statistically dependent elements with doubly type-II censored scheme.These elements(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xk,Yk)follow a bivariate Kumaraswamy distribution and each element is exposed to a common random stress T which follows a Kumaraswamy distribution.The system is regarded as operating only if at least s out of k(1≤s≤k)strength variables exceed the random stress.The multicomponent reliability of the system is given by Rs,k=P(at least s of the(Z1,…,Zk)exceed T)where Zi=min(Xi,Yi),i=1,…,k.The Bayes estimates of Rs,k have been developed by using the Markov Chain Monte Carlo methods due to the lack of explicit forms.The uniformly minimum variance unbiased and exact Bayes estimates of Rs,k are obtained analytically when the common second shape parameter is known.The asymptotic confidence interval and the highest probability density credible interval are constructed for Rs,k.The reliability estimators are compared by using the estimated risks through Monte Carlo simulations. 展开更多
关键词 stress-strength model bivariate kumaraswamy distribution multicomponent reliability doubly Type-II censored scheme interval estimation
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Kumaraswamy分布的经验Bayes检验 被引量:1
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作者 李娟 周菊玲 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第21期194-199,共6页
主要对Kumaraswamy分布分别在绝对值损失和加权平方损失下利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,并获得了EB检验函数的收敛速度.
关键词 kumaraswamy分布 核估计 经验Bayes检验函数 渐近最优 收敛速度
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复合Linex对称损失下Kumaraswamy分布参数的Bayes估计 被引量:3
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作者 王茹 周菊玲 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第10期250-254,共5页
当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失函数下得到了Kumaraswamy分布参数θ的唯一的Bayes估计,多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性.
关键词 复合Linex对称损失函数 kumaraswamy分布 BAYES估计 多层BAYES估计 E—Bayes估计
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Kumaraswamy倒帕累托分布及其应用
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作者 常帅 关晋瑞 姚仪婷 《数学的实践与认识》 2021年第11期154-161,共8页
基于倒帕累托分布,利用K umaraswamy分布结构,推广了倒帕累托分布,得到Kumaraswamy倒帕累托分布.首先,研究了新分布的一些性质,包括密度函数与风险率函数的图像特征、极限特征,尾分布属性以及分位数.其次,给出了新分布参数的极大似然估... 基于倒帕累托分布,利用K umaraswamy分布结构,推广了倒帕累托分布,得到Kumaraswamy倒帕累托分布.首先,研究了新分布的一些性质,包括密度函数与风险率函数的图像特征、极限特征,尾分布属性以及分位数.其次,给出了新分布参数的极大似然估计.最后,通过实际中关于膀胱癌患者缓解时间数据,验证了新提出的分布在拟合数据方面效果更好. 展开更多
关键词 倒帕累托分布 kumaraswamy分布 极大似然估计
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带不对称跳的期权定价扩散模型的参数估计 被引量:2
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作者 刘颖 江一鸣 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期66-73,共8页
从期权价格变化的波动率微笑问题出发,对传统的Black-Scholes期权定价模型进行了改进.当股票或期权价格发生跳跃时,选取期权价格的上跳和下跳过程分别服从Pareto分布和Kumaraswamy分布,建立期权定价的不对称跳扩散模型.进一步地,对Paret... 从期权价格变化的波动率微笑问题出发,对传统的Black-Scholes期权定价模型进行了改进.当股票或期权价格发生跳跃时,选取期权价格的上跳和下跳过程分别服从Pareto分布和Kumaraswamy分布,建立期权定价的不对称跳扩散模型.进一步地,对Pareto分布和Kumaraswamy分布的两种参数估计方法进行比较,通过模拟研究结果分析其差别,选出相对较优的参数估计方法,并给出合理解释. 展开更多
关键词 波动率微笑 kumaraswamy分布 不对称跳扩散模型 贝叶斯估计
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