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标题：Parameter Estimation of Power Function Distribution with TL-moments
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作者：Mirza Naveed-Shahzad ; Zahid Asghar ; Farrukh Shehzad 等
期刊名称：Revista Colombiana de Estadística
印刷版ISSN：2389-8976
出版年度：2015
卷号：38
期号：2
页码：321-334
DOI：10.15446/rce.v38n2.51663
语种：English
出版社：Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá
摘要：La distribución de función de potencias es ampliamente usada. Dada su importancia, es necesario estimar sus parámetros de manera precisa. En este artículo, los momentos TL de la distribución de función de potencias son derivados así como sus casos especiales tales como los momentos L, LL y LH. Los coeficientes de variación, sesgo y curtosis son obtenidos a partir de los momentos L y TL. Los parámetros desconocidos son estimados y los momentos lineales son comparados con el método de momentos y estimadores máximo verosímiles en la base del sesgo, raíz del error cuadrático medio a través de un estudio de simulación. Los momentos L permiten obtener estimaciones más precisas y esta conclusión es verdad para diferentes valores paramétricos y tamaño de muestra.
其他摘要：Accurate estimation of parameters of a probability distribution is of immense importance in statistics. Biased and imprecise estimation of parameters can lead to erroneous results. Our focus is to estimate the parameter of Power function distribution accurately because this density is now widely used for modelling various types of data. In this study, L-moments, TL-moments, LL-moments and LH-moments of Power function distribution are derived. In addition, the coefficient of variation, skewness and kurtosis are obtained by method of moments, L-moments and TL-moments. Parameters of the density are estimated using linear moments and compared with method of moments and MLE on the basis of bias, root mean square error and coefficients through simulation study. L-moments proved to be superior for the parameter estimation and this conclusion is equally true for different parametric values and sample size.
关键词：Moments;Monte Carlo Simulation;Order Statistics;Parameter estimation;Power function distribution;Distribución de función de potencias;Estadísticas de orden;Estimación de parámetros;Momentos;Simulación de Monte Carlo.