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题名/责任者:

不完全数据下一类指数分布族的统计推断/周俊梅著

出版发行项:

北京:中国财政经济出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5223-2971-0/CNY68.00

载体形态项:

105页:图;24cm

丛编项:

管理文库

个人责任者:

周俊梅, 1981- 著

学科主题:

经济统计-统计推断

中图法分类号:

F222.1

责任者附注:

周俊梅, 1981年出生于四川省资中县, 统计学博士、副教授, 现任教于海南师范大学数学与统计学院, 从事应用统计、社会经济统计等领域的教学研究工作。

书目附注:

有书目 (第93-105页)

提要文摘附注:

本书探讨的是参数估计问题。首先, 对于伽马分布参数的点估计, 常用的方法有矩估计、极大似然估计、伪极大似然估计等, 这些方法主要是在估计的偏差方面加以改进, 对估计的有效性却较少提及。然而, 点估计的有效性与否将直接影响区间估计的精度和假设检验的功效。其次, 对区间 (域) 估计而言, 涉及单个参数的最短置信区间的研究基本成熟; 而关于多个参数的最优区域估计问题, 至今没有一个比较完整的方法或结论, 尤其是在不完全样本的情形下。为此, 我们研究的是一类指数分布族在不完全数据下的统计推断问题。

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