1) random sequence with two subscript
大分位数和尾端点估计
2) endpoint estimator
尾端点估计
1.
In this paper,the authors give the endpoint estimators of a distribution func- tion F(x)as the extreme value index (?)<0.
当极值指标小于0时,本文给出了分布函数F(x)的尾端点估计量,证明了该估计量的强相合性和弱相合性;在二阶正规变化条件下,通过限制正规变化函数的收敛速度,给出了强收敛速度,证明了渐近正态性,进而可以构造F(x)的尾端点的渐近置信区间。
3) right endpoint estimator
上尾端点估计量
1.
As the extreme value index γ<0,the authors give the right endpoint estimators of a distribution function F(x),prove the weak and strong consistency,obtain the strong convergence rate and derive the asymptotic normality.
给出了当极值指标小于0时,分布函数F(x)的上尾端点估计量,并证明了该估计量的强相合性和弱相合性,给出了其强收敛速度,证明了渐近正态性,进而获得了分布函数F(x)的上尾端点的渐近置信区间。
5) percentile estimation
分位点估计
1.
We will fit data and obtain estimates of percentiles by means of the family of Johnson distributions, and take a matching percentile estimation to estimate four parameters.
而本文采用分位点估计法来估计参数 ,不但不必要解非线性方程组 ,计算量上大大减少 ,而且JamesF 。
6) quantile estimate
分位数估计
1.
Moreover, their asymptotic variances are smaller than that of classical distribution and quantile estimates respectively.
对于在附加信息Eg（X）＝0下，用经验似然方法所获得的分布函数和分位数估计，给出了这些估计的强相合性，渐近正态性和重对数律，并且说明它们的渐近方差比通常分布函数和分位数估计的渐近方差要小。
补充资料：分位数
分子式：
CAS号：
性质：又称百分位点。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。
CAS号：
性质：又称百分位点。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条