基于改進(jìn)平均秩的最小二乘參數(shù)估計(jì)方法

摘要： 針對(duì)小樣本情形下傳統(tǒng)平均秩或中位秩估計(jì)法計(jì)算精度較低的問(wèn)題，采用秩估計(jì)函數(shù)修正原理，調(diào)整自然平均秩適用點(diǎn)，提出一種改進(jìn)平均秩作為樣本的累積分布函數(shù)。采用對(duì)累積分布函數(shù)直接擬合方式執(zhí)行最小二乘估計(jì)，并基于威布爾分布和小樣本假設(shè)，通過(guò)蒙特卡羅仿真對(duì)比不同秩估計(jì)下的參數(shù)估計(jì)效果。結(jié)果表明，對(duì)于不同參數(shù)下的威布爾分布，樣本量不小于4時(shí)的改進(jìn)平均秩計(jì)算尺度參數(shù)相對(duì)誤差小于9.5%,計(jì)算平... （共6頁(yè)）