应用数学
應用數學
응용수학
MATHEMATICA APPLICATA
2010年
3期
638-647
,共10页
最大似然估计%删失数据%EM算法%等效方法%指数威布尔分布%指数分布
最大似然估計%刪失數據%EM算法%等效方法%指數威佈爾分佈%指數分佈
최대사연고계%산실수거%EM산법%등효방법%지수위포이분포%지수분포
Maximum likelihood estimation%Censoring data%EM algorithm%Equivalent method%EW distribution%Exponential distribution
本文讨论了指数威布尔分布当观测数据是删失数据情形时参数的最大似然估计问题.因为删失数据是一种不完全数据,我们利用EM算法来计算参数的近似最大似然估计.由于EM算法计算的复杂性,计算效率也不理想.为了克服牛顿-拉普森算法和EM算法的局限性,我们提出了一种新的方法.这种方法联合了指数威布尔分布到指数分布的变换和等效寿命数据的技巧,比牛顿-拉普森算法和EM算法更具有操作性.数据模拟讨论了这一方法的可行性.为了演示本文的方法,我们还提供了一个真实寿命数据分析的例子.
本文討論瞭指數威佈爾分佈噹觀測數據是刪失數據情形時參數的最大似然估計問題.因為刪失數據是一種不完全數據,我們利用EM算法來計算參數的近似最大似然估計.由于EM算法計算的複雜性,計算效率也不理想.為瞭剋服牛頓-拉普森算法和EM算法的跼限性,我們提齣瞭一種新的方法.這種方法聯閤瞭指數威佈爾分佈到指數分佈的變換和等效壽命數據的技巧,比牛頓-拉普森算法和EM算法更具有操作性.數據模擬討論瞭這一方法的可行性.為瞭縯示本文的方法,我們還提供瞭一箇真實壽命數據分析的例子.
본문토론료지수위포이분포당관측수거시산실수거정형시삼수적최대사연고계문제.인위산실수거시일충불완전수거,아문이용EM산법래계산삼수적근사최대사연고계.유우EM산법계산적복잡성,계산효솔야불이상.위료극복우돈-랍보삼산법화EM산법적국한성,아문제출료일충신적방법.저충방법연합료지수위포이분포도지수분포적변환화등효수명수거적기교,비우돈-랍보삼산법화EM산법경구유조작성.수거모의토론료저일방법적가행성.위료연시본문적방법,아문환제공료일개진실수명수거분석적례자.
In this paper, we study the maximum likelihood estimation (MLE)problem for the exponentiated weibull(EW)distribution with consideration of censoring data. Since censoring data in kind of incomplete data, we propose to use EM algorithm to compute the MLEs of the parameters. The EM algorithm could be less effective. To improve effectiveness, a new algorithm is also employed. The new algorithm is discussed via simulation studies and a real life data analysis is presented to illustrate the method.
