定时截尾情形下指数分布参数的估计
2014-01-06刘银萍张雨嫡
刘银萍,张雨嫡,秦 青
(吉林师范大学 数学学院,吉林 四平 136000)
定时截尾情形下指数分布参数的估计
刘银萍,张雨嫡,秦 青
(吉林师范大学 数学学院,吉林 四平 136000)
本文讨论了定时截尾情形下指数分布参数的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,给出了估计的进一步的渐近性质.其结果对于其它的总体分布的参数估计具有普遍的现实意义.
定时截尾;极大似然估计;极限分布
指数分布是可靠性寿命试验中的基本分布之一.关于指数分布总体的统计推断问题,无论是完全数据还是缺失数据,一直都吸引着统计工作者对其进行广泛的研究[1-2].文献[3]给出了定数截尾缺失数据场合指数分布参数的Bayes估计;文献[4]讨论了具有部分缺失数据下两个指数总体参数的估计与假设检验;文献[5]讨论了指数总体定时截尾寿命试验在数据缺失场合下参数的近似极大似然估计.本文对于定时截尾情形指数总体的参数极大似然估计及其性质做了进一步的讨论,给出了指数总体参数的极大似然估计,证明了极大似然估计的强相合性质及渐近正态性质.
1 参数的极大似然估计
设指数总体X,其概率密度函数为
其中λ>0为未知参数.
对总体X进行n次独立的观测,直到时刻K0停止.设总体的样本观测量为Y1,Y2,…,Yn,其中Yi=XiΛK0,这里aΛb=min(a,b),Xi为来自总体X的第i个样本的寿命,K0>0为给定的常数,称为阈值.则Y1,Y2,…,Yn独立同分布.且
当Xi
当Xi≥K0时,Yi=K0,概率函数为p(x)=P(Yi=K0)=P(Xi≥K0)=e-λK0
似然函数为
对数似然
解得λ的极大似然估计为
2 极大似然估计的渐近性质
证明由于Eδ1=P(Y1=K0)=P(X1≥K0)=e-λK0
由Slutsky定理,
证明令Wi=(δi,Yi)T
则{Wi,i=1,2,…,n}是独立同分布的随机变量序列
令
∑ =E[(W1-EW1)(W1-EW1)T]
由多元中心极限定理可得
由引理知
[1]X.Sun,X.Zhou,J.Wang.Confidence Intervals for the Scale Parameter of Exponential Distribution Based on Type Doubly Censored Samples [J].Journal of Statistical Planning and Inference,2008,138(7):2045~2058.
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[5]田 霆,刘次华.定时截尾缺失数据下指数分布的参数AMLE[J].华侨大学学报:自然科学版,2006,27(4):351~353.
[6]茆诗松,王静龙,濮小龙.高等数理统计学[M].北京:高等教育出版社,2000:116-118.
EstimationofExponentialDistributionUnderType-ΠCensoring
LIUYin-ping,ZHANGYu-di,QINQing
(College of Mathematics,Jilin Normal University,Siping 136000,China)
This paper deals with the MLE of exponential distribution under type-Π censoring.The asymptotic normality and its strong consistency are proved,and the further asymptotic properties of estimation are given.These results have a universal significance about the parameter estimation of other population distributions.
Type-Π censoring;maximum likelihood;asymptotic properties
梁怀学)
2014-05-24
国家外国专家局项目(L20122200048)
刘银萍(1962-),女,吉林省扶余县人,现为吉林师范大学数学学院教授.研究方向:数理统计.
O212.7
A
1674-3873-(2014)03-0068-03