非对称圆分布与柱面分布的可识别性
统计理论
2022-04-05 v5 统计理论
摘要
统计模型的可识别性是证明最大似然估计量一致性所需的基本且必要的条件。文献中尚未充分研究圆上与柱面上偏斜分布族在估计模型参数时的可识别性。本文提出一种结合三角矩与同步丢番图逼近的新方法来证明非对称圆分布与柱面分布的可识别性。利用该方法，我们证明了一般正弦偏斜圆分布（包括正弦偏斜von Mises分布与正弦偏斜包裹Cauchy分布）以及Möbius变换心形分布（可视为单位圆上的非对称分布）的可识别性。此外，我们证明了两类柱面分布的可识别性，其中圆随机变量的两个边际分布均为正弦偏斜包裹Cauchy分布，且在给定圆随机变量下非负实线上随机变量的条件分布分别为Weibull分布与一类广义Pareto型分布。
引用
@article{arxiv.1908.09114,
title = {Identifiability of asymmetric circular and cylindrical distributions},
author = {Yoichi Miyata and Takayuki Shiohama and Toshihiro Abe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09114},
year = {2022}
}