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        基于矩思想的Gamma分布形狀參數(shù)估計

        2016-01-05 05:15:36孟昭為

        陳 超, 孟昭為, 陳 群

        (1.山東理工大學 理學院, 山東淄博 255049;

        2.山東理工大學 電氣與電子工程學院, 山東 淄博 255049)

        基于矩思想的Gamma分布形狀參數(shù)估計

        陳超1, 孟昭為1, 陳群2

        (1.山東理工大學 理學院, 山東淄博 255049;

        2.山東理工大學 電氣與電子工程學院, 山東 淄博 255049)

        摘要:Gamma分布的參數(shù)估計問題在數(shù)學中占有非常重要的地位.通過運用矩思想成功地對Gamma分布的形狀參數(shù)進行了估計,并對所構建的估計量的性質進行了理論分析.

        關鍵詞:伽馬分布; 矩思想; 參數(shù)估計量

        參數(shù)估計作為Gamma分布研究的核心問題,是長期以來制約它們實際應用的主要技術瓶頸,倍受各國學者關注.Frery等人在提出Gamma分布的同時也指出該分布的參數(shù)估計存在困難. 為了尋找一種較好的參數(shù)估計方法,多年來國內外學者進行了大量的探索和研究.1924年,美國學者福斯特采用傳統(tǒng)的矩法估計參數(shù),但此后他認識到矩法估計誤差太大.1946年,前蘇聯(lián)數(shù)學家克里茨基,閔凱里采用最小模比公式進行了參數(shù)估計,但由于總體最小模比系數(shù)無法確定,導致結果出現(xiàn)了嚴重偏差. 1960年,前蘇聯(lián)學者阿列克謝夫推薦用三點法估計Gamma分布參數(shù),但該法同樣受到個別觀測誤差的巨大影響,缺乏平差功能.2001年,臺灣清華大學教授TEA-YUAN HWANG利用樣本變異系數(shù)的獨立性對參數(shù)進行了矩法估計,使估計精度進一步提高.本文通過運用矩思想,把參數(shù)估計問題轉化為求解方程的形式,以期方便地解決原問題.

        1參數(shù)估計的基本原理

        設X1,…,Xn為Gamma分布密度函數(shù)的獨立同分布隨機變量,其密度函數(shù)為

        其中,α>0是形狀參數(shù),λ>0是尺度參數(shù),且α和λ是未知的.

        隨機變量X的k階矩為

        可以得到

        利用矩估計的思想[1],很容易得到如下方程:

        (1)

        2一致性和漸近正態(tài)性

        其中C為常數(shù).

        證明把(1)式改寫為

        (2)

        θ1(t)=EXt

        θ2(t)=EXt+2

        g(x,y,z)=xy-z

        g(t)=g(θ1(t),θ2(t),θ3(t))

        g(t)|t=α=g(θ1(α),θ2(α),θ3(α))=0

        由文獻[3]可得

        所以

        同樣,可以得到

        因此

        (3)

        由于g′(t)是連續(xù)的,那么存在一個正數(shù)δ使得

        g′(t)>0,t∈[α-δ,α+δ]

        由于g(α)=0,g(α-δ)<0,g(α+δ)>0,可以得到

        根據(jù)g(x,y,z)的連續(xù)性,當n足夠大時,可得

        定理1證畢.

        通過文獻[5]以及定理1的證明可知,當n足夠大時,可以得到

        注意到:

        由文獻[6]可知

        因此,當n→∞時,

        定理2證畢.

        其中

        3結束語

        本文利用矩思想提出了求解Gamma分布參數(shù)估計的新方法.首先通過樣本矩估計總體矩得到了形狀參數(shù)α的估計量,并證明了其存在的唯一性.同時證明了所構建的估計量的一致性和漸近正態(tài)性,進一步驗證了此種方法的合理性.利用這種方法可以將此類問題簡單化.

        參考文獻:

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        [2]CaoSM.N-foldconvolutionofgammadistributiondensityfunctionwhentheshapeparameterisapositiveinteger[J].MathematicalStatisticsandAppliedProbability, 1992, 7:22-27.

        [3]MaoSS,WangJL.Advancedmathematicalstatistics[J].AcademyEducationandSpringer-Verlag,1998, 42:248-354.

        [4]YoungDH,BakirST.Biascorrectionforageneralizedlog-gammaregressionmodel[J].Technometrics, 2011,29:183-191.

        [5]BanardGA.Pivotalmodelsandthebayesiancontrovery[J].BulletinoftheInternationalStatisticalInstitute,1997,47, 543-551.

        [6]WeerahandiS.Exactstatisticalmethodsfordataanalysis[J]BiometricalJournal, 2006,48, 149-156.

        (編輯:郝秀清)

        收稿日期:2014-05-22

        作者簡介:陳超,男,chenchao881014@126.com; 通信作者:孟昭為,男,mengzw@sdut.edu.cn

        文章編號:1672-6197(2015)01-0032-03

        中圖分類號:O213

        文獻標志碼:A

        Estimating the shape parameter of
        gamma distribution based on the moment thought

        CHEN Chao1, MENG Zhao-wei1, CHEN Qun2

        (1.School of Science, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China;

        2.School of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China)

        Abstract:The problem of parameter estimation with gamma distribution occupied a very important position in mathematics.In this paper, a new method to estimate the shape parameterwas given by using Gamma distribution moment nature. Moreover,the properties of the proposed estimator here werediscussed theoretically.

        Key words:Gamma distribution; moment thought; parameter estimator

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