Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Εκτίμηση των παραμέτρων της διπαραμετρικής εκθετικής κατανομής από ένα διπλά διακεκομμένο δείγμα
Authors: Δασκαλάκη, Ιωάννα
Issue Date: 2011-01-05T09:56:27Z
Keywords: Διπαραμετρική εκθετική κατανομή
Εκτιμητές τύπου Bayes
Εκτίμηση μέγιστης πιθανοφάνειας
Keywords (translated): Two parameter exponential
Bayesian estimators
Maximum likelihood estimation (MLE)
Abstract: Η παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή εντάσσεται ερευνητικά στην περιοχή της Στατιστικής Θεωρίας Αποφάσεων και ειδικότερα στην εκτίμηση των παραμέτρων στο μοντέλο της διπαραμετρικής εκθετικής κατανομής με παράμετρο θέσης μ και παράμετρο κλίμακος σ. Θεωρούμε ένα δείγμα n τυχαίων μεταβλητών, καθεμία από τις οποίες ακολουθεί την διπαραμετρική εκθετική κατανομή. Λογοκρίνουμε κάποιες αρχικές παρατηρήσεις και έστω ότι τερματίζουμε το πείραμά μας πριν αποτύχουν όλες οι συνιστώσες. Τότε προκύπτει ένα διπλά διακεκομμένο δείγμα διατεταγμένων παρατηρήσεων. Η εκτίμηση των παραμέτρων της διπαραμετρικής εκθετικής κατανομής, γίνεται από το συγκεκριμένο δείγμα. Πρώτα μελετάμε κάποιες βασικές έννοιες της Στατιστικής και της Εκτιμητικής και βρίσκουμε εκτιμητές για τις παραμέτρους. Πιο συγκεκριμένα, βρίσκουμε αμερόληπτο εκτιμητή ελάχιστης διασποράς, εκτιμητή μέγιστης πιθανοφάνειας, εκτιμητή με την μέθοδο των ροπών και τον βέλτιστο αναλλοίωτο εκτιμητή σε συγκεκριμένη κλάση, αντίστοιχα και για τις δύο παραμέτρους. Σαν βελτίωση των προηγούμενων εκτιμητών, ακολουθούν οι εκτιμητές τύπου Stein και, ολοκληρώνοντας, ασχολούμαστε με πρόβλεψη κατά Bayes για μια μελλοντική παρατήρηση
Abstract (translated): The present master thesis deals with the estimation of the location parameter μ and the scale parameter σ of the two-parameter exponential distribution. A sample n of random variables from the two-parameter exponential distribution is assumed. Part of the initial variables is censored and the experiment is terminated before all the components fail. A doubly censored sample emerges from which the two-parameter exponential distribution's parameters are estimated. First of all, basic Statistics' concepts are studied in order to estimate the parameters. More specifically, the Minimum Variance Unbiased Estimator (MVUE), the Maximum Likelihood Estimator (MLE), the estimator based on the Method of Moments and the best affine equivariant estimator are computed for both the parameters. To improve the previous estimators, the Stein method is used and to conclude the Bayes prediction is used for future observation
Appears in Collections:Τμήμα Μαθηματικών (ΜΔΕ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Diplomatiki_Daskalaki.pdf1.54 MBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.