约束条件下分组数据位置参数的估计与检验  

Estimating and Testing Problem for Location Parameter of Grouped Samples Under Restrictions

作　　者：张宝学[1] 李馨[1] 

机构地区：[1]北京理工大学应用数学系,北京100081

出　　处：《北京理工大学学报》2000年第4期401-406,共6页Transactions of Beijing Institute of Technology

摘　　要：采用非线性规划中的库恩 -塔克定理和概率论中的中心极限定理 ,研究约束条件下分组数据位置参数的估计与检验问题 .给出了分组数据位置参数的最大似然估计存在的充要条件和算法 .证明了最大似然估计的相合性 ,并且讨论了似然比检验在零假设下的渐近分布 .The estimating and testing problem in location model for grouped samples with linear inequality constraints were investigated by applying Kuhn Tucker theorem and central limit theorem. Necessecery and sufficient condition of existence of maximum Likelihood estimation for location parameter and its algorithm were given. Likelihood ratio test asymptotic distribution under H 0 was derived.

关 键 词：分组数据 线性不等式约束 位置参数 估计 检验 

分 类 号：O211.67[理学—概率论与数理统计] O212.1[理学—数学]