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【摘 要 】本文研究了泊松-指数分布中参数的估计问题,我们对该分布中的参数采用bootstrap模拟的方法,构造了其参数的bootstrap点估计和区间估计,并通过模拟结果评估了bootstrap方法的拟合效果.
【关键】Bootstrap估计 泊松—指数分布 参数估计 极大似然估计
指数分布因其很多优良的性质在可靠性理论和寿命检验中扮演着重要的角色,然而它的失效率是一个常数,对于很多实际中失效率变化的参数拟合效果不是很好.于是Cancho et al.提出了一类新的双参数寿命分布—泊松-指数分布（PE分布）.实际上由于种种原因,不能得到足够多的观测样本,而在小样本情况下对参数进行估计或检验,很难得到满意的结果.1979年美国统计学家Efron提出了一种全新的统计方法—bootstrap方法.该方法针对观测数据较少的小样本统计问题.可以说bootstrap方法的出现,在一定程度上减小了很多因无法获得足够样本而可能导致的推断误差.
概率统计的研究表明：某商场一天内来的顾客数、某商场一天内顾客购写的商品数等均服从或近从泊松分布,因此,泊松分。
参数的区间估计与检测设检验的关系摘 要：本文对统计推断理论中区间估计和参数检测设检验的相关性问题进行了分析,并对区间估计和检测设检验的内在联系和。
探求向量等式a=λb+μc中的参数λ,μ值的策略求向量等式a等于λb+μc中的参数λ,μ的值的问题,是高考和竞赛中的热点问题,也是许多同学感到很困惑的问题本文结合实例。
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