×
Samadrita贝拉;纳巴库马尔·贾纳

关于估计几个逆高斯分布的共同均值。 （英文） 兹比尔1493.62097

梅特里卡 85，编号1，115-139（2022）.
小结：研究了具有不同尺度参数的逆高斯分布的共同平均值的估计。我们研究了共同均值的Graybill-Deal估计的有限样本性质、二阶容许性和Pitman贴近性。当变异系数已知时，导出了共同均值的最佳渐近正态估计。当类标度参数未知但有序时，提出了一种改进的共同均值估计。我们还使用改进的轮廓似然法推导了共同均值的估计。已经进行了模拟研究，以在估计量之间进行比较。

引用于2文件

MSC公司：

10层62层 点估计
62层30 约束条件下的参数化推理
62C15号机组 统计决策理论中的可容许性

关键词：

格雷比尔交易估值器;二阶容许值;皮特曼贴近度;变异系数;共同平均数;剖面似然
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Bera}和\textit{N.Jana}，梅特里卡85号，第1期，第115--139页（2022年；Zbl 1493.62097）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] 艾哈迈德，M。；YP Chaubey；Sinha，BK，几个单变量逆高斯总体共同平均值的估计，Ann Inst Stat Math，43，2，357-367（1991）·Zbl 0850.62240号 ·doi:10.1007/BF00118641
[2] Barndorff-Nielsen，O.，《关于最大似然估计量分布的公式》，Biometrika，70，2，343-365（1983）·Zbl 0532.62006号 ·doi:10.1093/biomet/70.2.343
[3] 巴亚里，MJ；JO Berger，《贝叶斯分析和频率分析的相互作用》，《统计科学》，19，1，58-80（2004）·Zbl 1062.62001号 ·doi:10.1214/08834230400000116
[4] Chang，YT；Shinozaki，N.，修正Pitman贴近度准则下两阶正态均值的估计，《Ann Inst Stat Math》，67，5，863-883（2015）·Zbl 1440.62084号 ·doi:10.1007/s10463-014-0479-4
[5] 陈，MH；Shao，QM，贝叶斯可信区间和HPD区间的蒙特卡罗估计，计算图统计杂志，8，1，69-92（1999）
[6] Chhikara，RS；Folks，JL，逆高斯分布（1989），纽约：Marcel Dekker，纽约·Zbl 0701.62009号
[7] Dabli，PV，在估计两个正常人群的共同平均值时使用已知变异系数，Biom J，23，8，731-736（1981）·Zbl 0491.62023号 ·doi:10.1002/bimj.4710230802
[8] 小MC Gacula；库巴拉，JJ，货架期失效的统计模型，食品科学杂志，40，2，404-409（1975）·doi:10.1111/j.1365-2621.1975.tb02212.x
[9] Ghosh，JK；Sinha，BK，应用于伯克森生物测定问题的二阶可容许性的一个充要条件，Ann Stat，9，6，1334-1338（1981）·Zbl 0484.62047号 ·doi:10.1214/aos/1176345650
[10] 卡泽米，MR；Jafari，AA，《关于几个逆高斯分布形状参数的推断：检验公共值的相等性和置信区间》，Metrika，82，5，529-545（2019）·Zbl 1421.62030 ·doi:10.1007/s00184-018-0693-9
[11] Khan，RA，关于估计具有已知变异系数的正态分布平均值的注释，J Am Stat Assoc，63，323，1039-1041（1968）·Zbl 0162.49704号
[12] Krishnamoorthy，K。；Tian，L.，关于两个逆高斯分布均值之差和比值的推断，J Stat Plan Inference，138，7，2082-2089（2008）·Zbl 1134.62019年 ·doi:10.1016/j.jspi.2007.09.005
[13] Kubokawa，T.，《皮特曼意义下共同均值的更接近估计》，《Ann Inst Stat Math》，第41、3、477-484页（1989年）·Zbl 0702.62023号 ·doi:10.1007/BF00050663
[14] 林，SH；Wu，IM，关于基于高阶似然法的几种逆高斯分布的共同均值，应用数学计算，217，12，5480-5490（2011）·Zbl 1207.62044号
[15] 马，T。；Ye，R。；Jia，L.，Graybill-Deal估计量的有限样本性质，J Stat Plan Inference，141，11，3675-3680（2011）·兹比尔1219.62043 ·doi:10.1016/j.jspi.2011.06.004
[16] 马，T。；刘，S。；Ahmed，SE，逆高斯总体平均值的收缩估计，Metrika，77，6733-752（2014）·兹比尔1304.62046 ·doi:10.1007/s00184-013-0462-8
[17] Nair，KA，两个正常人群共同均值的估计，J Stat Plan Inference，6，2，119-122（1982）·Zbl 0489.62027号 ·doi:10.1016/0378-3758（82）90079-9
[18] Nelson，WB，应用生命数据分析（2003），纽约：威利，纽约·Zbl 0579.62089号
[19] 牛，C。；郭，X。；徐伟（Xu，W.）。；Zhu，L.，在几个逆高斯总体中测试形状参数的相等性，Metrika，77，6，795-809（2014）·Zbl 1304.62042号 ·doi:10.1007/s00184-013-0465-5
[20] Oono，Y。；Shinozaki，N.，方差未知且可能不相等的二阶限制正态均值的估计，J Stat Plan Inference，131，2，349-363（2005）·Zbl 1061.62033号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004.02.007
[21] 北卡罗来纳州帕尔。；Lim，WK，关于几个正态总体共同均值的Graybill-Deal估计的二阶可容许性的注记，J Stat Plan Inference，63，1，71-78（1997）·Zbl 1090.62510号 ·doi:10.1016/S0378-3758（96）00202-9
[22] Pitman，EJ，统计参数的最接近估计，《数学程序-坎布》，33，2，212-222（1937）·doi:10.1017/S0305004100019563
[23] 拉卡布，MZ；Madi，MT，基于逐步删失数据的广义瑞利分布推断，J Stat Plan Inference，141，10，3313-3322（2011）·Zbl 1216.62151号 ·doi:10.1016/j.jspi.2011.04.016
[24] Robertson，T。；英国《金融时报》赖特；Dykstra，RL，顺序限制统计推断（1988），纽约：威利，纽约·Zbl 0645.62028号
[25] Severini，TA，存在干扰参数时推理的似然函数，Biometrika，85，3，507-522（1998）·Zbl 0926.62014号 ·doi:10.1093/biomet/85.3507
[26] Tian，L.，基于广义检验变量的异质性下逆高斯平均数相等性检验，《计算统计数据分析》，51，2，1156-1162（2006）·Zbl 1157.62336号 ·doi:10.1016/j.csda.2005.11.012
[27] 田，L。；Wu，J.，对数回归模型中平均响应的推断：广义变量方法，Stat Med，26，28，5180-5188（2007）·doi:10.1002/sim.2911
[28] 文图拉。；卡布拉斯，S。；Racugno，W.，《在存在妨害参数的情况下伪类动物的先验分布》，美国统计协会期刊，104，486，768-774（2009）·Zbl 1388.62060号 ·doi:10.1198/jasa.2009.0133
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。