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On the Existence and Uniqueness of the Maximum Likelihood Estimators of Normal and Lognormal Population Parameters with Grouped Data

机译:基于分组数据的正态和对数正态种群参数极大似然估计的存在唯一性

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摘要

Lognormal distribution has abundant applications in various fields. In literature, most inferences on the two parameters of the lognormal distribution are based on Type-I censored sample data. However, exact measurements are not always attainable especially when the observation is below or above the detection limits, and only the numbers of measurements falling into predetermined intervals can be recorded instead. This is the so-called grouped data. In this paper, we will show the existence and uniqueness of the maximum likelihood estimators of the two parameters of the underlying lognormal distribution with Type-I censored data and grouped data. The proof was first established under the case of normal distribution and extended to the lognormal distribution through invariance property. The results are applied to estimate the median and mean of the lognormal population.
机译:对数正态分布在各个领域都有广泛的应用。在文献中,关于对数正态分布的两个参数的大多数推论都是基于I型审查样本数据。但是,尤其是当观察值低于或超过检测极限时,并非总是能够获得精确的测量值,而是只能记录落入预定间隔的测量值数量。这就是所谓的分组数据。在本文中,我们将显示具有I型删失数据和分组数据的基本对数正态分布的两个参数的最大似然估计的存在性和唯一性。证明首先建立在正态分布的情况下,并通过不变性扩展到对数正态分布。将结果应用于估计对数正态总体的中位数和均值。

著录项

  • 作者

    Xia Jin; Mi Jie; Zhou YanYan;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
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