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奥尔卡·阿斯兰;阿里·伊·根萨。

作为反对称指数幂分布的尺度混合的反对称广义（t）（SGT）分布及其在稳健估计中的应用。 （英语） Zbl 1282.62065号

统计学 43，第5期，481-498（2009）.
摘要：在本文中，我们考虑了最初由P.西奥多西奥[《管理科学》第44卷第12期，1650–1661页（1998年；Zbl 1001.91051号)]作为广义\（t\）（GT）分布的偏斜扩展。SGT分布族值得特别关注，因为它包含了同时具有重尾和偏态的分布，以及许多广泛使用的分布，如Student分布、正态分布、Hansen分布、指数幂和斜指数幂分布包括在SGT系列中作为限制或特殊情况。我们表明，SGT分布可以作为SEP和广义伽马分布的比例混合来获得。我们研究了SGT分布的几个性质，并在形状参数已知的假设下考虑位置、尺度和偏度参数的最大似然估计。我们表明，如果形状参数与位置、尺度和偏度参数一起估计，则最大似然估计量的影响函数变得无界。我们获得了在形状参数已知的情况下，确保位置、尺度和偏度参数的最大似然估计唯一的必要条件。我们提供了一个简单的迭代重加权算法来计算位置、尺度和偏度参数的最大似然估计，并表明该简单算法可以识别为EM型算法。最后，我们给出了SGT分布在稳健估计中的两个应用。

引用于16文件

MSC公司：

62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
60E05型 概率分布：一般理论

关键词：

斜指数功率分布;广义伽马分布;广义（t）分布;\（M\）-估计;稳健性;比例混合分布

引文：

Zbl 1001.91051号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.Arslan}和\textit{A.I.Genç}，统计43，第5期，481--498（2009；Zbl 1282.62065）
全文： 内政部

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