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基于负数阶矩的正值Alpha稳定分布的参数估计

孙增国  韩崇昭  
【摘要】:为了精确估计正值alpha稳定(PAS)分布的参数,基于负数阶矩理论,提出了比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计3种参数估计方法.比值估计直接利用特定阶次的负数阶矩的比值来估计未知参数,对数矩估计利用PAS分布的对数变换及其负数阶矩的Taylor展式从而获得解析的估计形式,迭代对数矩估计通过样本分段迭代估计未知参数.与传统的估计方法相比,所提出的3种估计方法可以获得更高的估计精度,并且对数矩估计具有较低的计算复杂度.Monte Carlo仿真实验表明,当独立运行次数为100、样本总数为5000时,比值估计的估计精度可以达到99.8%,对数矩估计的估计精度可以达到99.95%,迭代对数矩估计的估

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1 孙增国;韩崇昭;;基于负数阶矩的正值Alpha稳定分布的参数估计[J];西安交通大学学报;2007年06期
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