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Entropy-Based Parameter Estimation for the Four-Parameter Exponential Gamma Distribution

机译:四参数指数伽玛分布的基于熵的参数估计

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摘要

Two methods based on the principle of maximum entropy (POME), the ordinary entropy method (ENT) and the parameter space expansion method (PSEM), are developed for estimating the parameters of a four-parameter exponential gamma distribution. Using six data sets for annual precipitation at the Weihe River basin in China, the PSEM was applied for estimating parameters for the four-parameter exponential gamma distribution and was compared to the methods of moments (MOM) and of maximum likelihood estimation (MLE). It is shown that PSEM enables the four-parameter exponential distribution to fit the data well, and can further improve the estimation.
机译:基于最大熵原理(POME)的两种方法,即普通熵方法(ENT)和参数空间扩展方法(PSEM),用于估计四参数指数伽马分布的参数。利用中国渭河流域的六个年降水量数据集,PSEM被用于估计四参数指数伽马分布的参数,并与矩量法(MOM)和最大似然估计(MLE)进行了比较。结果表明,PSEM使四参数指数分布能够很好地拟合数据,并可以进一步改善估计。

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