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在巴斯卡分布的參數(shù)r，p都未知的情況下，討論了未知參數(shù)的極大似然估計(jì)。結(jié)果表明，r的極大似然估計(jì)可轉(zhuǎn)化成一個(gè)超越方程的求解，采用該超越方程的解作為r的估計(jì)量有強(qiáng)相合性，導(dǎo)出了在大樣本下r和p的置信區(qū)間。并用實(shí)例驗(yàn)證了估計(jì)方法的合理性。
關(guān) 鍵 詞 巴斯卡分布; 極大似然估計(jì); 置信區(qū)間; 強(qiáng)相合性; 超越方程
Abstract Maximum likelihood estimate is discussed in case both parameter r and p of Pascal distribution are unknown.. The result shows that maximum likelihood estimate of r can transfer to a solution of the transcendental equation. There is strong consistency to use the solution from estimation of r. The confidence interval of r and p in the big sample is introduced. The rationality of estimated method is proved from the real sample.
Key words Pascal distribution; maximum likelihood estimate; confidence interval; strong consistency; transcendental equation
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