二元Freund型指数分布的独立性和不相关性

本文讨论二元Freund型指数分布的独立性和不相关性,分别获得了两个服从二元Freund型指数分布随机变量相互独立及不相关的充分必要条件;并得到了其相关系数的精确表达式,证明了在对称情形其相关系数落入负三分之一与一之间,文末证明了X,Y之间的渐近独立性.     

四参数二元McKay型伽马分布的几个性质

讨论了四参数二元McKay型伽马分布的几个性质.通过变量替换技术,导出了四参数二元McKay型伽马分布的特征及模拟性质;通过已知可识最小值及差值的分布密度,所有参数皆可识别,得到识别性质;通过计算X,Y之间的相关系数,证明了相关系数落在(0,1)内,得到相关性质,证明了X的尾部关于Y的尾部渐近不相关以及Y的尾部关于X的尾部渐近正相关,得到渐近性质;最后,得到了四参数二元McKay型伽马分布参数的矩估计及最大似然估计.从应用层面考虑,采用二步拟合,先导出了位置参数的最大似然估计,进而导出尺度参数和形态参数的矩估计,得到估计性质.利用已有文献中的实例数据,给出了基于四参数二元McKay型伽马分布的地震灾害评估参数的估计值.     

二元Marshall-Olkin型指数分布的矩估计及最大似然估计

本文讨论二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计.首先获得参数的矩估计,然后导出了基于完全样本下的似然函数,从而获得了参数的最大似然估计,并得到了参数的无偏估计.文末给出了参数的最大似然估计的模拟迭代值.     

指数抽样分布定理及三个期望之极小方差无偏估计的有效性比较

在相关文献工作的基础上完善指数抽样分布定理.首先导出指数分布样本最大值与样本最小值之差的分布,并证明了样本最大值与样本最小值之差和样本最小值相互独立;然后导出指数分布样本最大值与样本均值之差的分布,并证明了样本最大值与样本均值之差和样本最小值相互独立.从而构造出三个期望之极小方差无偏估计,基于样本均值与样本最小值之差和样本最小值构造出的期望之极小方差无偏估计,恰好是期望之一致最小方差无偏估计;文末,在小样本情景下,对上述三个期望之极小方差无偏估计作了有效性比较.