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        兩參數(shù)Cauchy分布的參數(shù)估計方法

        2018-11-22 09:29:38顧蓓青王蓉華徐曉嶺
        統(tǒng)計與決策 2018年20期
        關(guān)鍵詞:樞軸定數(shù)樣本容量

        顧蓓青,王蓉華,徐曉嶺

        (1.上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 統(tǒng)計與信息學(xué)院,上海 201620;2.上海師范大學(xué) 數(shù)理學(xué)院,上海200234)

        0 引言

        設(shè)隨機(jī)變量X服從位置參數(shù)μ、刻度參數(shù)λ的兩參數(shù)Cauchy分布(記為C(μ,λ)),其密度函數(shù)f(x)和分布函數(shù)F(x)分別為:

        Cauchy分布因其期望和方差都不存在而受到廣泛關(guān)注,其在物理學(xué)等眾多領(lǐng)域也有著十分重要的應(yīng)用價值。關(guān)于Cauchy分布的一些特別性質(zhì),可查閱文獻(xiàn)[1-3]。同時,也有很多文獻(xiàn)對Cauchy分布的參數(shù)估計問題進(jìn)行了一些研究。文獻(xiàn)[4]討論了矩估計和極大似然估計等一些常用的點(diǎn)估計方法對Cauchy分布C(μ,1)并不適用,從而提出了利用中位數(shù)的方法得到參數(shù)μ的估計。文獻(xiàn)[5]通過局部矩估計的方法得到Cauchy分布C(0,λ)的參數(shù)λ的點(diǎn)估計與區(qū)間估計,同時也說明了該方法的局限性。文獻(xiàn)[6]給出了Cauchy分布C(μ,λ)的兩個參數(shù)的分位數(shù)估計。文獻(xiàn)[7]在全樣本場合下研究了兩參數(shù)Cauchy分布C(μ,λ)的點(diǎn)估計與區(qū)間估計。

        本文給出了兩參數(shù)Cauchy分布C(μ,λ)在全樣本場合下參數(shù)的區(qū)間估計和定數(shù)截尾場合下參數(shù)的點(diǎn)估計與區(qū)間估計方法,并通過Monte-Carlo模擬考察了點(diǎn)估計與區(qū)間估計的精度。

        1 全樣本場合下兩個參數(shù)的區(qū)間估計

        設(shè)X1,X2,…,Xn為來自總體X~C(μ,λ)的一個容量為n的簡單隨機(jī)樣本,其樣本觀察值記為x1,x2,…,xn,次序統(tǒng) 計 量 記 為X(1)≤X(2)≤ … ≤X(n),其 次 序 觀 察 值 記 為則Y~C(0,1),而Y1,Y2,…,Yn與來自標(biāo)準(zhǔn) Cauchy 分布C(0,1)總體的容量為n的一個簡單隨機(jī)樣本同分布,將其從小到大排序記為:Y(1),Y(2),…,Y(n)。

        1.1 參數(shù)μ的區(qū)間估計

        令μ的函數(shù)

        其中,若n為偶數(shù)若n為奇數(shù)時,

        于是?(μ)是僅含有參數(shù)μ的樞軸量,又?(μ)為μ的嚴(yán)格單調(diào)增函數(shù),且:

        由此,給定顯著性水平α,樞軸量)的上側(cè)1-α/2,α/2分位數(shù)記為和,通過Monte-Carlo模擬可以得到不同樣本容量所對應(yīng)的樞軸量)的上側(cè)分位數(shù)值。從而,參數(shù)μ的置信水平1-α的區(qū)間估計為:

        1.2 參數(shù)λ的區(qū)間估計

        構(gòu)造如下僅含有參數(shù)λ的樞軸量:

        又:

        于是T(λ)是僅含有參數(shù)λ的樞軸量,又T(λ)是λ的嚴(yán)格單調(diào)減函數(shù)。

        給定顯著性水平α,樞軸量T(λ)的上側(cè)1-α/2,α/2分位數(shù)分別記為T1-α/2和,通過Monte-Carlo模擬可以得到不同樣本容量所對應(yīng)的樞軸量T(λ)的上側(cè)分位數(shù)值。從而,參數(shù)λ的置信水平1-α的區(qū)間估計為:

        1.3 模擬分析

        給定置信水平1-α=0.90 ,取樣本容量n=10(5)30 ,參數(shù)真值取為μ=-5,0,5,λ=0.5,通過1000次Monte-Carlo模擬得參數(shù)μ,λ的區(qū)間估計的平均下限、平均上限和平均區(qū)間長度,同時統(tǒng)計1000次模擬所得的區(qū)間估計包含參數(shù)真值的次數(shù),結(jié)果如表1所示,從中可以看到上述所給出的求區(qū)間估計的方法是可行的。

        表1 參數(shù)μ,λ的區(qū)間估計

        2 定數(shù)截尾場合下兩個參數(shù)的點(diǎn)估計與區(qū)間估計

        設(shè)X(1),X(2),…,X(r)為來自總體X~C(μ,λ)的一個容量為n的前r個次序統(tǒng)計量,其次序觀察值記為則Y~C(0,1),而Y(1),Y(2),…,Y(r)與來自標(biāo)準(zhǔn) Cauchy分布C(0,1)總體的容量為n的前r個次序統(tǒng)計量同分布。

        注意到,如給定0<p<1,由文獻(xiàn)[8]可知樣本的p分位數(shù)X*(p)可定義為:

        其中,<pn>為pn的整數(shù)部分。

        2.1 參數(shù)的點(diǎn)估計

        進(jìn)而參數(shù)μ的點(diǎn)估計為:

        則參數(shù)λ的點(diǎn)估計為:

        進(jìn)而參數(shù)μ的點(diǎn)估計為:

        其中[]表示取整函數(shù)。

        由于該情況下的樣本量較少,估計的效果不甚理想,會受到樣本值的影響,在此僅舉一模擬算例說明該方法的應(yīng)用:取n=20,r=4,參數(shù)真值取μ=0,λ=1,通過Monte-Carlo模擬產(chǎn)生的一組截尾樣本為-4.2946,-4.2491,-1.9168,-0.92,則?=0.0207 ,?=0.6835 。

        取樣本容量n=10(5)30以及定數(shù)截尾數(shù)r,參數(shù)真值取μ=0,λ=1,通過10000次模擬得到參數(shù)μ,λ的點(diǎn)估計的均值與均方差,結(jié)果列于表2。

        表2 參數(shù)μ,λ的點(diǎn)估計

        2.2 參數(shù)的區(qū)間估計

        2.2.1 參數(shù)μ的區(qū)間估計

        令μ的函數(shù)

        其中,若r為偶數(shù)若n為奇數(shù)時,

        于是?(μ)是僅含有參數(shù)μ的樞軸量,又?(μ)為μ的嚴(yán)格單調(diào)增函數(shù),且:

        由此,給定顯著性水平α,樞軸量)的上側(cè)1-α/2,α/2分位數(shù)記為和,通過Monte-Carlo模擬可以得到不同樣本容量n和定數(shù)截尾數(shù)r所對應(yīng)的樞軸量?(μ)的上側(cè)分位數(shù)值。從而,參數(shù)μ的置信水平1-α的區(qū)間估計為:

        2.2.2 參數(shù)λ的區(qū)間估計

        構(gòu)造如下僅含有參數(shù)λ的樞軸量:

        又:

        于是T(λ)是僅含有參數(shù)λ的樞軸量,又T(λ)是λ的嚴(yán)格單調(diào)減函數(shù)。

        給定顯著性水平α,樞軸量T(λ)的上側(cè)1-α/2,α/2的分位數(shù)分別記為和,通過Monte-Carlo模擬可以得到不同樣本容量n和定數(shù)截尾數(shù)r所對應(yīng)的樞軸量T(λ)的上側(cè)分位數(shù)值。從而,參數(shù)λ的置信水平1-α的區(qū)間估計為:

        2.2.3 模擬分析

        給定置信水平1-α=0.90,取樣本容量n和定數(shù)截尾數(shù)r,參數(shù)真值取為μ=1,λ=1,通過1000次Monte-Carlo模擬得參數(shù)μ,λ的區(qū)間估計的平均下限、平均上限和平均長度,同時統(tǒng)計1000次模擬所得的區(qū)間估計包含參數(shù)真值的次數(shù),結(jié)果如表3所示。

        3 算例分析

        例1:文獻(xiàn)[5]提供了如下算例,取樣本容量n=10,刻度參數(shù)λ的真值取為5,通過Monte-Carlo模擬產(chǎn)生10個服從C(0,λ)分布的隨機(jī)數(shù)如下:

        2.3008 ,3.9756,-6.4165,11.9341,16.4812,-0.2428,-7.9044,-6.3136,14.5784,-1.9155

        文獻(xiàn)[5]得到了參數(shù)λ的局部矩估計為:?=5.0953;利用文獻(xiàn)[7]的方法可以得到:μ的點(diǎn)估計為?=X*(0.5)=1.029 ,λ的點(diǎn)估計為=X*(0.5)-X*(0.25)=7.3426 ,=X*(0.75)-X*(0.5)=10.9051,=5.6939;利用本文方法可以得到:在置信水平1-α=0.90下,μ的區(qū)間估計為[- 4.4215,9.0711] ,λ的區(qū)間估計為[0 . 1705,6.5199] 。

        例2:取樣本容量n=30,定數(shù)截尾數(shù)r=26,通過Monte-Carlo模擬產(chǎn)生一組服從C(3,2)分布的隨機(jī)數(shù)如下:

        -3.71106,-2.40515,-1.21566,-0.424847,0.296015,0.518243,0.744813,1.49002,1.90678,1.98354,1.99277,2.27703,2.47186,2.86832,2.8724,3.02303,3.27706,3.3678,3.69184,4.29,4.54302,4.63784,4.91429,5.53984,7.47502,8.44948

        利用本文方法可以得到:μ的點(diǎn)估計為?=X*(0.5)=2.9477 ,λ的點(diǎn)估計為?=X*(0.75)-X*(0.5)=1.9666 ,在置信水平1-α=0.90下,μ的區(qū)間估計為[2 . 2743,4.4547] ,λ的區(qū)間估計為[0 .0383,2.0716] 。

        4 結(jié)論

        針對兩參數(shù)Cauchy分布C(μ,λ),在全樣本場合下通過構(gòu)造樞軸量分別得到參數(shù)μ和λ的區(qū)間估計,通過Monte-Carlo模擬考察了區(qū)間估計的精度,從模擬結(jié)果來看,該區(qū)間估計方法具有可行性。此外,在定數(shù)截尾場合下,通過分位數(shù)得到參數(shù)μ和λ的點(diǎn)估計,并利用樞軸量法得到參數(shù)μ和λ的區(qū)間估計,同時通過Monte-Carlo模擬分別考察了點(diǎn)估計與區(qū)間估計的精度,從模擬結(jié)果來看,點(diǎn)估計和區(qū)間估計的方法都是可行的。最后,通過兩個模擬算例說明了本文方法的應(yīng)用。

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