小標本の両側定数打切データからの未知データ予測値を用いたワイブル母数推定法の比較 : 経験的補正推定量の導入
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概要
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さきに劉・阿部[8]で, 2母数ワイブル分布の未知母数を右側定数打切データから推定する際に, われわれの提案した未知データ予測値を利用した完全標本の方法の形式的近似的な適用などにより形状母数mの推定の|BIAS|とMSEをかなり大幅に縮小できることを示した.本稿では, 同一の考え方を両側定数打切(doubly censored Type II)データの場合に適用し, 未知データ予測法を拡充すると共に, 本来は完全標本にしか使えない各種の従来既知の方法と適切な未知データ予測法を組み合わせて使用し, 標本の大きさn=5,7,10,15,20で観測データ数≧4の両側中途打切データからの未知母数推定のモンテカルロ・シミュレーションをそれぞれN=20000回実施し, 推定のBIAS/mとMSE/m^2を評価する.それらの結果を相互に比較し, 最も望ましい推定方式を提案する.また, この第1段の母数推定で十分な推定精度が得られない場合は, 更に, この推定法で得たBIAS/mとMSE/m^2を実験値として活用する経験的補正推定法を提案し, その効果を評価した.
- 2005-04-01
著者
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