混合指数分布相关论文
随着科学技术和经济的发展,在产品的可靠性评定试验中,加速寿命试验成为一种主要的试验方法.而当产品的寿命分布为一混合分布,即产......
该文研究带干扰的复合泊瓦松风险模型,给出了破产前瞬时余额分布和渐近结果,作为特例当过赔分布为混合指数分布时,给出了各种与破......
聚类分析是一类很重要的统计分析方法，有着广泛的应用。本文针对如下两类情况进行聚类分析。 首先是利用相关矩阵来进行聚类分析......
受时间和空间的影响，用固定参数的分布描述产品的寿命具有不合理性，而混合型分布恰恰能弥补这一缺陷。混合指数分布不仅具有良好的灵......
本文讨论了以混合指数分布为点间间距的更新风险模型下平均折现惩罚函数,在简单条件下,利用Dickson and Hipp(2001)中引入的变换方......
混合指数分布是寿命数据分析中的一个非常重要的统计模型.产品老化导致混合指数分布样本的比例是动态的.在寿命试验中,应用EM算法......
应用Monte Carlo EM加速算法给出了混合指数分布在恒加应力水平下,在定数截尾场合的参数估计问题,并通过模拟试验说明利用Monte Ca......
应用Monte Carlo EM加速算法(简称MCEM加速算法),在恒加应力水平下给出了混合指数分布在定时截尾场合下的参数估计问题,说明利用Mo......
本文讨论了以混合指数分布为点间间距的更新风险模型下平均折现惩罚函数,在简单条件下,利用Dickson and Hipp(2001)中引入的变换方......
本文考虑经典风险模型在障碍分红策略下的最优分红值的估计问题．当个体索赔额是混合指数分布时，给出最优分红值的解析表达式．但当个体......
广义复合Poisson风险模型被推广到两险种广义复合Poisson风险模型，并给出了理赔额分别服从指数和混合指数分布且初始资金为u的破产......
混合指数分布是寿命数据分析中的一个非常重要的统计模型．产品老化导致混合指数分布样本的比例是动态的．在寿命试验中，应用EM算法研究......
考虑常利率及通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型,运用鞅方法得到破产概率满足的Lundberg不等式和一......
运用古典概率论的有关知识，针对个体索赔额服从混合指数分布的破产概率问题，通过建立合适的数学模型导出了它的最终破产概率的显式表......
应用MonteCarloEM加速算法对于单参数混合指数分布在定数结尾场合的参数估计问题做了较深入的探讨，做出了模拟试验。......
应用EM算法,研究了M/Hk/1排队系统各参数的估计方法.给出了性能指标的极大似然估计.模拟结果表明：利用EM算法估计排队系统的性能指......
设{Xs,1≤s≤n}独立同分布,X1：n,X2：n,…,Xn：n为其顺序统计量.当Xs服从参数分别为p（0〈p〈1）,λ1,λ2（0〈λ1≤λ2）的混合指数分布时,得到......
在由多个指数分布组成的元件系统中,给出系统的分布函数将有助于对系统的寿命特征进行更精细的研究.利用Gibbs抽样法给出了混合指......
经典风险模型描述了单一险种的经营模式,事实上,保险公司经营的是多元化的险种.本文对两险种Poisson风险模型的破产概率进行了研究......
文中应用EM算法,结合单参和混合双参时混合指数分布的参数估计方法,给出有限维混合指数分布在完全数据下的参数估计,及相关的迭代......
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本文研究了马氏风险模型的破产概率，在索赔额服从指数分布或混合指数分布情形，通过解破产概率所满足的微积方程组，给出了破产概率的解......
基于经典风险模型,针对指数索赔间隔和混合指数索赔额的情况,研究关于实质破产的期望折现罚金函数.首先,利用全概率公式得到期望折......
混合指数分布是寿命数据分析中一个重要分布,其极大似然估计由于似然函数的复杂性而变得很困难.文献[9]应用EM算法研究了混合指数......
应用Monte Carlo EM（简称MCEM）加速算法改进了混合指数分布在恒加应力水平下的参数估计,并通过模拟试验说明利用Monte Carlo EM加速......
在保险数学中,破产理论是保险风险理论研究的重要问题,它可以为保险公司决策者提供一个非常有用的早期风险预警手段,因此,对其进行......
不同风险模型下的破产概率研究是风险理论的重要课题,但在一般情况下其精确表达式不易求得。本文研究了理赔额服从混合指数分布时......
在保险数学的研究范畴里，破产理论是风险理论的主要内容，在破产理论中，破产概率占有举足轻重位置，它是一个可以衡量保险公司赔付能力的......
研究具有部分缺失数据混合指数分布总体参数的估计与检验问题. 一方面, 给出了未知参数的矩估计，同时证明了估计量的相合性以及渐近......
