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《西北大学》 2009年
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混合泊松分布模型的参数估计问题

陈文强  
【摘要】: 随着混合泊松分布在医学,金融保险等领域的应用越来越广泛,因此它越来越受到人们的重视,但是据作者了解,目前,对混合泊松分布研究的文献是比较少的,其中最重要的原因是它没有混合正态分布的应用范围广泛,但是随着计算机技术的进步和统计技术的发展,混合泊松分布将在统计数据分析中扮演越来越重要的角色,因而系统,详细的研究混合泊松分布模型的参数估计是非常有必要的。 本文的主要工作: 1,运用矩估计法,聚类法,对处于不同情况下的混合泊松分布模型的参数进行估计,考虑用EM算法得到参数估计值的置信区间,即用Louis算法得出参数估计值的渐进方差的Fisher信息阵,由此得出参数的区间估计。 2,通过模拟试验,结果表明:当混合泊松分布中各部分的比例相差不大,而各部分的均值相差较大时,抽样效果和拟合效果越好,所得到的估计值越接近理论值;反之效果越差。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:O212.1

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【参考文献】
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【共引文献】
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【相似文献】
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