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值 |
語言 |
| DC.contributor | 統計研究所 | zh_TW |
| DC.creator | 陳彬 | zh_TW |
| DC.creator | Ben Chen | en_US |
| dc.date.accessioned | 2003-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2003-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2003 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:444/thesis/view_etd.asp?URN=89225006 | |
| dc.contributor.department | 統計研究所 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 關於型I設限資料下，韋伯分配參數的估計方法，本文採用最大概似估計量作為參數的點估計，而區間估計方面，除了傳統上利用大樣本性質，以近似常態法估計信賴區間外，另考量分別以log-likelihood檢定統計量為基礎、以及Bootstrap方法為基礎，共呈現十種方法估計參數之信賴區間。
為比較各種方法之優劣，本文透過模擬範例，以區間之平均長度和覆蓋機率作為比較的依據。結果顯示當樣本數為小樣本時，傳統上採用近似常態法並非最好的估計方式，反觀以log-likelihood檢定統計量為基礎的四種方法，即使在觀察之樣本數少的時候，覆蓋機率皆可達到名義之水準，當中的SLR和Third-Order方法更可得到較小的信賴區間，因此是較佳的估計方式。在以Bootstrap為基礎的五種方法中，PBSRLLR方法表現良好，當觀察之樣本數少的時候，覆蓋機率可達到名義之水準，其他四種Bootstrap方法則不能。在區間長度的表現上，當觀察之樣本數小於9個的時候，PBSRLLR可以得到比SLR和Third-Order方法更小的信賴區間，在此條件下，PBSRLLR是較佳的估計方式。 | zh_TW |
| DC.subject | 韋伯分配 | zh_TW |
| DC.subject | 極值分配 | zh_TW |
| DC.subject | 信賴區間 | zh_TW |
| DC.subject | 型1設限 | zh_TW |
| DC.title | 型1設限下韋伯參數估計問題 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |