Delta-Lognormal分布均值的统计估计

摘要

在本文中，我们提出了基于方差稳定变换（MOVER-VST）、威尔逊评分（MOVER-Wilson）和杰弗里斯（MOVER-Geffreys）的方差估计恢复方法，并与广义置信区间（GCI）进行了比较建立了增量正态分布中单个置信区间和两个均值之差的统计估计。蒙特卡罗模拟被用作一种技术，以评估这些置信区间在覆盖概率和平均长度方面的性能。在模拟研究中，单均值的数值结果表明，在重要情况下，MOVER-VST和MOVER-Wilson可以作为估计δ-正态均值的推荐CI。对于两个增量平均值之间的差异，数值计算表明，MOVER-Jeffreys在附加零概率较大的情况下，当色散不大时，达到了给定的目标。为了应用，我们用几个领域的真实数据集说明了所提出的置信区间：环境问题的气载氯记录、渔业调查的红鳕鱼密度和生物学小鼠的旅行距离。