程从华,陈进源.基于区间数据最大似然估计的新方法[J].数学研究及应用,2012,32(6):735~742
基于区间数据最大似然估计的新方法
A New Algorithm for MLE with Interval Censored Data
投稿时间:2010-12-04  最后修改时间:2012-02-10
DOI:10.3770/j.issn:2095-2651.2012.06.013
中文关键词:  广义指数分布  EM算法  等效方法  最大似然估计  区间数据.
英文关键词:GE distribution  EM algorithm  equivalent method  MLE  interval data.
基金项目:广东省自然科学基金(Grant No.S2012040007369), 广东高校优秀青年创新人才培养计划项目专项基金(Grant No.2012LYM_0089),国家自然科学基金(Grant No.71171103).
作者单位
程从华 湛江师范学院数学与计算科学学院, 广东 湛江 524048 
陈进源 兰州大学数学与统计学院, 甘肃 兰州 730000 
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中文摘要:
      本文研究了当寿命为区间型数据时的两参数广义指数分布参数的最大似然估计问题.我们发现当数据为区间删失类型时,参数的最大似然估计的精确表达式不存在,甚至近似解都很难得到.由于区间型数据是一种不完全数据,我们利用EM算法来求参数的近似最大似然估计.由于EM算法计算的复杂性和收敛速度缓慢,使得计算的效率不太理想.为了提高计算的效率,我们又提供了一个被称为等效时间的方法.通过数值模拟,我们讨论了这两个方法各自的特点和优劣性.
英文摘要:
      In this paper, we study the two-parameter maximum likelihood estimation (MLE) problem for the GE distribution with consideration of interval data. In the presence of interval data, the analytical forms for the restricted MLE of the parameters of GE distribution do not exist. Since interval data is kind of incomplete data, the EM algorithm can be applied to compute the MLEs of the parameters. However the EM algorithm could be less effective. To improve effectiveness, an equivalent lifetime method is employed. The two methods are discussed via simulation studies.
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