摘要
一般参数估计方法对于三参数概率分布存在异常值或者难以计算的问题,又因为特征函数一致有界,则此算法求出的参数估计值是参数的相合估计.本文以经验特征函数为主要工具,对一元偏正态分布的位置、尺度、形状等参数进行估计.经验似然函数算法的稳定性受到网格点的个数与取值影响,因此对于网格点的个数与取值也需进行讨论.取不同样本,模拟结果表明,与含有惩罚项的极大似然估计算法进行对比,经验特征函数算法的均方误差、绝对偏差较小,说明经验特征函数方法对于一元偏正态分布的估计更加稳健.
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单位温州大学; 电子信息工程学院