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        雙參數(shù)指數(shù)型分布最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量矩的精確計(jì)算公式

        2015-02-10 08:38:44
        關(guān)鍵詞:次序極差計(jì)算公式

        劉 宣

        (福州大學(xué) 陽光學(xué)院 基礎(chǔ)部 福建 福州 350015)

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        雙參數(shù)指數(shù)型分布最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量矩的精確計(jì)算公式

        劉 宣

        (福州大學(xué) 陽光學(xué)院 基礎(chǔ)部 福建 福州 350015)

        討論雙參數(shù)指數(shù)型分布最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量矩的計(jì)算,利用雙參數(shù)指數(shù)型分布矩的遞推關(guān)系及密度函數(shù)的特點(diǎn)獲得了它的最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量各階矩以及各階混合矩的精確計(jì)算公式.

        雙參數(shù)指數(shù)型分布; 次序統(tǒng)計(jì)量; 矩

        0 引言

        次序統(tǒng)計(jì)量是統(tǒng)計(jì)理論與應(yīng)用中常用的一種統(tǒng)計(jì)量,有關(guān)其矩的計(jì)算問題是人們感興趣的課題.然而,由于一般次序統(tǒng)計(jì)量分布的復(fù)雜性,使得其高階矩計(jì)算十分困難,并不是任意總體的次序統(tǒng)計(jì)量的高階矩都能獲得精確簡單的計(jì)算公式,但已有部分結(jié)果,如文獻(xiàn)[1-4].本文考慮了一個特殊的總體—雙參數(shù)指數(shù)型分布總體次序統(tǒng)計(jì)量矩的計(jì)算問題,獲得了它的最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量高階原點(diǎn)矩和混合矩的精確計(jì)算公式.

        雙參數(shù)指數(shù)型分布是可靠性工程中一種有用的失效分布,常用于描述伺服機(jī)構(gòu)、車輛、電子產(chǎn)品等的壽命分布,具有重要的應(yīng)用價值,它的密度函數(shù)和分布函數(shù)分別為[5]:

        其中,α∈R稱為門限參數(shù),β∈R+稱為尺度參數(shù).

        1 引理

        引理1[5]若{Xn:1≤k≤n}是來自某總體的一個樣本,該總體具有密度函數(shù)f(x)和分布函數(shù)F(x),X(1),X(2),…,X(n)為其次序統(tǒng)計(jì)量,則

        1) X(1)的密度函數(shù)為

        f1(x)=n[1-F(x)]n-1f(x);

        2) X(n)的密度函數(shù)為

        fn(x)=nFn-1(x)f(x);

        3) (X(1),X(n))的密度函數(shù)為

        引理2若隨機(jī)變量X服從門限參數(shù)為α、尺度參數(shù)為β的雙參數(shù)指數(shù)型分布,則X的k階原點(diǎn)矩為

        證明由隨機(jī)變量k階原點(diǎn)矩的定義可知

        2 主要結(jié)論

        定理1若{Xk:1≤k≤n}是來自參數(shù)為α∈R,β∈R+的雙參數(shù)指數(shù)型分布總體的一個樣本,X(1),X(n)為其最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量,則

        1) X(1)的密度函數(shù)為

        2) X(n)的密度函數(shù)為

        3) (X(1),X(n))的密度函數(shù)為

        證明由引理1及雙參數(shù)指數(shù)型分布的密度函數(shù)和分布函數(shù)立即可得此結(jié)論.

        ② 最大次序統(tǒng)計(jì)量已不服從雙參數(shù)指數(shù)型分布,但其密度函數(shù)可看做不同雙參數(shù)指數(shù)型分布密度函數(shù)的線性組合.

        定理2若{Xk:1≤k≤n}是來自參數(shù)為α∈R,β∈R+的雙參數(shù)指數(shù)型分布總體的一個樣本,X(1),X(n)為其最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量,則

        1)

        2)

        3)

        證明1) 由定理1的注①及引理2可證.

        2) 由定理1的2)及引理2可知

        故結(jié)論(2)成立.

        3) 由定理1的3)及引理2可得

        注由上可知,E(X(1))≠E(X(n)),E(X(1)X(n))≠E(X(1))E(X(n)).因此,若{Xk:1≤k≤n}是來自參數(shù)為α∈R,β∈R+的雙參數(shù)指數(shù)型分布總體的一個樣本,X(1),X(2),…,X(n)為其順序統(tǒng)計(jì)量,則X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)既不獨(dú)立也不同分布.

        3 應(yīng)用

        定義1若{Xn:1≤k≤n}是來自某總體的一個樣本,X(1),X(2),…,X(n)為其次序統(tǒng)計(jì)量,則稱Rn=X(1)-X(n)為樣本極差.

        樣本極差可以反映總體分布的變異范圍和離散程度,在質(zhì)量控制分析中有廣泛應(yīng)用.如對于某產(chǎn)品的某項(xiàng)指標(biāo),當(dāng)生產(chǎn)處于穩(wěn)定狀態(tài)時,可通過設(shè)定置信水平得到這項(xiàng)指標(biāo)取值的控制區(qū)間.在實(shí)際應(yīng)用時通常每次都要計(jì)算樣本均值與方差,計(jì)算較繁瑣,且為了保證樣本均值和方差計(jì)算的準(zhǔn)確性,做檢查時必須逐個檢查樣本觀察值.若對檢驗(yàn)結(jié)果有疑問則需要加大樣本容量,一些計(jì)算又得重新進(jìn)行.在高度自動化的現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)條件下,這種做法對檢驗(yàn)生產(chǎn)過程是否正常等及時作出判斷是很不適應(yīng)的[6],而樣本極差在一定程度上可以彌補(bǔ)上述缺陷,計(jì)算相對簡捷,因此可用于質(zhì)量控制,但這個過程通常需要求出樣本極差的期望和方差.

        假設(shè)根據(jù)以往的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),某產(chǎn)品的某項(xiàng)指標(biāo)X服從門限參數(shù)為α、尺度參數(shù)為β的雙指數(shù)分布,{Xn:1≤k≤n}為抽取的樣本,下面求出此樣本極差的期望和方差.

        由于樣本極差的分布較復(fù)雜,因此不宜用此分布函數(shù)去求.直接利用本文定理2所得結(jié)論計(jì)算可得,

        4 結(jié)論

        綜上,本文獲得了雙參數(shù)指數(shù)型分布總體最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量各階原點(diǎn)矩以及各階混合矩的精確計(jì)算公式.從公式的形式上看沒有積分運(yùn)算,稍微復(fù)雜一點(diǎn)不過是有限項(xiàng)求和,用數(shù)學(xué)軟件容易實(shí)現(xiàn)比較精確的計(jì)算結(jié)果,因此在質(zhì)量分析中具有一定的應(yīng)用價值. 當(dāng)然,任意總體次序統(tǒng)計(jì)量矩的計(jì)算問題較復(fù)雜,有待進(jìn)一步研究.

        [1]ChildsA.HigherordermomentsoforderstatisticsfromINIDexponentialrandomvariables[J].StatisticalPapers,2003,44(2):151-167.

        [2]ThomasPY,SamuelP.Recurrencerelationforthemomentsoforderstatisticsfromabetadistribution[J].StatisticalPapers,2008,49(1):139-146.

        [3] 張金延.次序統(tǒng)計(jì)量矩的計(jì)算[J].中國科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào),1990,7(1):1-29.

        [4]NadarajahS.Explicitexpressionsformomentsoforderstatistics[J].Statistics&ProbabilityLetters,2008,78(2):196-205.

        [5] 茆詩松,王靜龍,濮曉龍.高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].2版.北京:高等教育出版社,2006.

        [6] 張方仁.極差的概率分布和它在質(zhì)量控制中的應(yīng)用[J].?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,1985,15(3):4-14.

        (責(zé)任編輯:王浩毅)

        Precise Calculation Formula of the Minimum and Maximum Order Statistic Moments of Two-parameter Exponential Distribution

        LIU Xuan

        (FoundationDepartment,FuzhouUniversitySunshineCollege,F(xiàn)uzhou350015,China)

        The calculation of the minimum and maximum order statistic moments of two-parameter exponential distribution was discussed. The moments and mixed moments precise calculation formula of two-parameter exponential distribution were obtained by using the recursive relations of moments and the characteristics of the density function of two-parameter exponential distribution.

        two-parameter exponential; order statistic; moment

        2014-12-19

        福建省教育廳資助項(xiàng)目,編號JB13262.

        劉宣(1982-),男,湖南耒陽人,講師,碩士,主要從事隨機(jī)過程研究, E-mail: liuxuanyg@163.com.

        劉宣. 雙參數(shù)指數(shù)型分布最小和最大次序統(tǒng)計(jì)量矩的精確計(jì)算公式[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2015,47(2):41-44.

        O212.1

        A

        1671-6841(2015)02-0041-04

        10.3969/j.issn.1671-6841.2015.02.009

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