RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      붓스트랩방법을 이용한 음이항분포 모수 k의 추정 = Bootstrap Method for the Estimation of Negative Binomial Parameter k

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A106991420

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      사고통계에서 널리 활용되는 음이항분포는 위치모수와 형태모수에 의해 결정되어진다. 이러한 음이항분포의 모수 추정은 실제 자료분석가들에 있어 중요한 문제인데 전통적으로 위치모수...

      사고통계에서 널리 활용되는 음이항분포는 위치모수와 형태모수에 의해 결정되어진다. 이러한 음이항분포의 모수 추정은 실제 자료분석가들에 있어 중요한 문제인데 전통적으로 위치모수 μ는 일반적으로 표본평균으로 추정되며 반면, k 는 전통적으로 최대우도법 혹은 적률법(method of moments)으로 추정하여왔다. 그러나 이 방법들은 표본분산이 표본평균보다 큰 경우에 좋은 추정치를 제공하지만 표본평균이 분산보다 큰 경우나 표본평균이 분산보다 약간 작은 경우에는 문제를 일으키게 된다. 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 Steiner의 대우도추정량을 붓스트랩방법을 이용한 수정대우도추정량을 제안하고 평균제곱오차 기준에서 기존의 대우도추정량과 비교하고자 한다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      For the estimating parameters of negative binomial distribution, shape parameter k is traditionally estimated by maximum likelihood or method of moments approach. These methods give fairly good estimates for k when the sample variance exceeds the samp...

      For the estimating parameters of negative binomial distribution, shape parameter k is traditionally estimated by maximum likelihood or method of moments approach. These methods give fairly good estimates for k when the sample variance exceeds the sample mean. But problems do occur when the sample mean exceeds the sample variance, that is, MM estimate is negative and MLE does not exist. In this paper, we propose the modified large likelihood estimator which is a variation of the MLE. And the simulation was conducted in order to show a performance of the proposed method.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론 2. 형태모수 k의 추정 3. 모의실험 4. 결론 참고문헌
      • 1. 서론 2. 형태모수 k의 추정 3. 모의실험 4. 결론 참고문헌
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼