卡拉·马赫穆特;蒂尔克什恩，奥兹勒姆;哈利勒Aydoğdu 逆高斯分布阿尔法级数过程的统计推断。 （英语） Zbl 1386.60175号 Commun公司。统计、仿真计算。 46，第6号，4938-4950（2017）. 小结：当第一次出现时间的分布假定为逆高斯（IG）时，导出了几何过程（GP）的统计推断。由于GP有时不适合应用某些可靠性和调度问题，因此引入了一种可能替代GP的阿尔法系列过程。在本研究中，考虑了首次出现时间分布为IG的α-序列过程的统计推断问题。使用最大似然（ML）方法获得了参数（α）、（μ）和（σ2）的估计量。导出了ML估计量的渐近分布和一致性。为了比较ML估计量和广泛使用的非参数修正矩（MM）估计量的效率，进行了蒙特卡罗模拟。结果表明，ML估计比MM估计更有效。此外，为了应用目的，给出了两个真实的数据集。 引用于2文件 MSC公司： 60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程） 60千5 更新理论 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：\（阿尔法）-串联过程;渐近正态性;逆高斯分布;最大似然估计;修正矩估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Kara}等人，Commun。统计、仿真计算。46，第6号，4938-4950（2017；Zbl 1386.60175） 全文： 内政部