Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known
The point and interval distribution parameter estimators are obtained by direct numerical approximation of the definition integral with the use of upper and lower bounds of distributed random variable. Like in Bayesian estimation, the distribution parameters are treated as random variables, and thei...
Saved in:
| Published in: | Вопросы атомной науки и техники |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112137 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known / V.O. Barannik // Вопросы атомной науки и техники. — 2015. — № 4. — С. 167-171. — Бібліогр.: 6 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-112137 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Barannik, V.O. 2017-01-17T17:57:16Z 2017-01-17T17:57:16Z 2015 Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known / V.O. Barannik // Вопросы атомной науки и техники. — 2015. — № 4. — С. 167-171. — Бібліогр.: 6 назв. — англ. 1562-6016 PACS: 02.50.Ng https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112137 The point and interval distribution parameter estimators are obtained by direct numerical approximation of the definition integral with the use of upper and lower bounds of distributed random variable. Like in Bayesian estimation, the distribution parameters are treated as random variables, and their uncertainty is described as a distribution. The Monte Carlo procedure is involved to get the posteriori parameter distributions and the correspondent confidence interval limits. Пропонується спосіб точкової та інтервальної оцінки параметрів розподілу випадкової величини з відомими границями її змінювання з використанням числової апроксимації визначаючого інтеграла. Аналогічно до методу Байєса параметри розподілу розглядаються як випадкові величини, а їх невизначеність виражається в термінах розподілу. Для отримання апостеріорного розподілу параметра або границь довірчого інтервалу застосовується метод Монте-Карло. Предлагается способ точечной и интервальной оценки параметров распределения случайной величины с известными границами области ее изменения посредством численной аппроксимации определяющего интеграла. Аналогично методу Байеса параметры распределения интерпретируются как случайные переменные, и их неопределенность выражается в терминах распределений. Для нахождения апостериорного распределения параметра или границ доверительного интервала используется метод Монте-Карло. en Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України Вопросы атомной науки и техники Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known Оцінка параметрів розподілу за вибіркою з відомими верхньою та нижньою границями змінювання випадкової величини Оценка параметров распределения по выборке с известными верхней и нижней границами изменения случайной величины Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| spellingShingle |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known Barannik, V.O. Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия |
| title_short |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| title_full |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| title_fullStr |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| title_full_unstemmed |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| title_sort |
sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known |
| author |
Barannik, V.O. |
| author_facet |
Barannik, V.O. |
| topic |
Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия |
| topic_facet |
Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия |
| publishDate |
2015 |
| language |
English |
| container_title |
Вопросы атомной науки и техники |
| publisher |
Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Оцінка параметрів розподілу за вибіркою з відомими верхньою та нижньою границями змінювання випадкової величини Оценка параметров распределения по выборке с известными верхней и нижней границами изменения случайной величины |
| description |
The point and interval distribution parameter estimators are obtained by direct numerical approximation of the definition integral with the use of upper and lower bounds of distributed random variable. Like in Bayesian estimation, the distribution parameters are treated as random variables, and their uncertainty is described as a distribution. The Monte Carlo procedure is involved to get the posteriori parameter distributions and the correspondent confidence interval limits.
Пропонується спосіб точкової та інтервальної оцінки параметрів розподілу випадкової величини з відомими границями її змінювання з використанням числової апроксимації визначаючого інтеграла. Аналогічно до методу Байєса параметри розподілу розглядаються як випадкові величини, а їх невизначеність виражається в термінах розподілу. Для отримання апостеріорного розподілу параметра або границь довірчого інтервалу застосовується метод Монте-Карло.
Предлагается способ точечной и интервальной оценки параметров распределения случайной величины с известными границами области ее изменения посредством численной аппроксимации определяющего интеграла. Аналогично методу Байеса параметры распределения интерпретируются как случайные переменные, и их неопределенность выражается в терминах распределений. Для нахождения апостериорного распределения параметра или границ доверительного интервала используется метод Монте-Карло.
|
| issn |
1562-6016 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112137 |
| citation_txt |
Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known / V.O. Barannik // Вопросы атомной науки и техники. — 2015. — № 4. — С. 167-171. — Бібліогр.: 6 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT barannikvo sampleestimationofdistributionparametersifupperandlowerboundsofrandomvariableareknown AT barannikvo ocínkaparametrívrozpodíluzavibírkoûzvídomimiverhnʹoûtanižnʹoûgranicâmizmínûvannâvipadkovoíveličini AT barannikvo ocenkaparametrovraspredeleniâpovyborkesizvestnymiverhneiinižneigranicamiizmeneniâslučainoiveličiny |
| first_indexed |
2025-12-07T20:39:44Z |
| last_indexed |
2025-12-07T20:39:44Z |
| _version_ |
1850883424753025024 |