Estimation of Weibull Quantiles With Minimum Error in the Distribution Function
Estimation of Weibull Quantiles With Minimum Error in the Distribution Function
复制标题
分布函数中误差最小的威布尔分位数估计
DOI：
--
复制
发表时间：
1979
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
J. Angus
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
R. Schafer;J. Angus
在本文中，研究了威布尔分位数的最优点估计器，其中最优性是根据预测分布函数的最小均方误差来定义的。估计量的一般形式为 K1/ĉ，其中 、ĉ 分别是尺度 (b) 和形状 (c) 参数的最大似然估计量。对于大小为 n = 20(10)100(100)300 的随机样本，给出了分位数 0.01、0.05、0.10、0.90、0.95、0.99 的最佳 K。还为上述每对分位数和样本大小提供了估计量（形式为 K1/ĉ，它使预测的 DF 无偏）。
In this article the optimalpoint estimator of a Weibull quantile is investigated where optimality is defined in terms of the minimum mean square error of the predicted distribution function. The general form of the estimator is K1/ĉ where , ĉ are the maximum likelihood estimators of the scale (b) and shape (c) parameters respectively. The optimal K is given for quantiles 0.01, 0.05, 0.10, 0.90, 0.95, 0.99 for random samples of size n = 20(10)100(100)300. Also presented for each pair of the above quantiles and sample sizes is the estimator (of the form K1/ĉ which makes the predicted DF unbiased.