指数化柯西-瑞利分布的闭式数学表达式
统计理论
2017-06-14 v1 统计理论
摘要
柯西-瑞利（CR）分布已成功用于描述雷达图像中的非对称和重尾事件。采用此类模型描述寿命数据可能看似诱人，但出现一些缺点：其概率密度函数不涵盖非模态行为，且CR风险率函数（hrf）仅假设一种形式。为克服此困难，我们引入一种扩展CR模型，称为指数化柯西-瑞利（ECR）分布。该模型有两个参数，其hrf具有递减、递减-递增-递减和浴盆倒置形式。本文提出了ECR模型的若干闭式数学表达式：中位数、众数、概率加权矩、对数矩、不完全矩和顺序统计量矩以及费希尔信息矩阵。我们提出了三种ECR参数估计过程：最大似然（ML）、偏差校正ML和基于百分位数的方法。通过模拟研究评估估计量的性能。对心脏病患者生存时间的应用说明了ECR模型的有用性。结果表明，在面对重尾数据时，ECR分布可能优于经典的寿命模型，如伽马、Birnbaun-Saunders、威布尔和对数正态律。
引用
@article{arxiv.1706.03862,
title = {Closed-form mathematical expressions for the exponentiated Cauchy-Rayleigh distribution},
author = {Thiago VedoVatto and Abraao David Costa do Nascimento},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03862},
year = {2017}
}
备注
30 pages