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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Вопросы атомной науки и техники
Дата:2015
Автор: Barannik, V.O.
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України 2015
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112137
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862745302180560896
author Barannik, V.O.
author_facet Barannik, V.O.
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.
collection DSpace DC
container_title Вопросы атомной науки и техники
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.
first_indexed 2025-12-07T20:39:44Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-112137
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1562-6016
language English
last_indexed 2025-12-07T20:39:44Z
publishDate 2015
publisher Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
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
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 Sample estimation of distribution parameters if upper and lower bounds of random variable are known
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
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_short 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
topic Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия
topic_facet Плазменно-пучковый разряд, газовый разряд и плазмохимия
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112137
work_keys_str_mv AT barannikvo sampleestimationofdistributionparametersifupperandlowerboundsofrandomvariableareknown
AT barannikvo ocínkaparametrívrozpodíluzavibírkoûzvídomimiverhnʹoûtanižnʹoûgranicâmizmínûvannâvipadkovoíveličini
AT barannikvo ocenkaparametrovraspredeleniâpovyborkesizvestnymiverhneiinižneigranicamiizmeneniâslučainoiveličiny