阿德尔奇·阿扎里尼;雷纳尔多·阿雷利亚诺·瓦莱。 偏正态分布和偏（t）分布的最大惩罚似然估计。 （英语） Zbl 1254.62020年 J.统计计划。推断 143，第2期，419-433（2013）. 摘要：偏态正态分布和偏态t分布是参数族，目前正在进行深入的研究，因为它们通过引入一个调节其偏态的参数，提供了比经典正态和t分布更灵活的公式。虽然从概率的观点来看，这些族具有吸引人的形式属性，但它们在应用中的一个实际问题是，调节偏度的参数的最大似然估计值可能会发散。这种情况对于增加样本量具有消失概率，但对于有限样本，它的发生概率是不可忽略的，它的出现对推理过程有不良影响。经典公式和贝叶斯公式都提出了克服这个问题的方法，但它们的适用性仅限于简单情况。我们基于惩罚可能性的思想提出了一个建议，这与一些现有的方法有关，但它适用于更广泛的情况，包括多元情况。 引用于1审查引用于28文件 MSC公司： 10层62层 点估计 62甲12 多元分析中的估计 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：最大似然估计的异常;边界估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Azzalini}和\textit{R.B.Arellano-Valle}，J.Stat.Plann。推断143，No.2，419--433（2013；Zbl 1254.62020） 全文： 内政部 arXiv公司