将非齐次相位型分布拟合到数据：单变量与多变量情形
统计理论
2020-11-17 v2 统计理论
摘要
非齐次相位型分布（IPH）类最近由 Albrecher 和 Bladt（2019）作为经典相位型（PH）分布的推广而引入。与 PH 分布一样，IPH 类在正实数轴上的分布类中是稠密的，但在重尾存在时能得到更简洁的模型。本文我们针对该类提出一种对给定数据的拟合流程。此外，我们考虑将 Kulkarni 的多变量相位型类（Kulkarni, 1989）类似地推广到非齐次框架，并研究所得新颖且灵活的多变量分布类的参数估计。作为副产品，我们修正了先前提出的齐次多变量相位型情形的拟合流程，并为删失数据提供了适当的适配。算法的性能在多个数值例子中得以展示，包括模拟与真实保险数据。
引用
@article{arxiv.2006.13003,
title = {Fitting inhomogeneous phase-type distributions to data: the univariate and the multivariate case},
author = {Hansjoerg Albrecher and Mogens Bladt and Jorge Yslas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13003},
year = {2020}
}