Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: kategoryzacja sukcesu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Stoping rules for the estimation of the parameters of bivariate and trivariate binomial distributions

Zini A.

Badania Operacyjne i Decyzje

2004

nr 2

61-68

In this work one step look-ahead rules for the estimation of the parameters of the bivariate and trivariate distributions are given. They turn out to be asymptotically optimal and may be useful in many statistical contexts, for example, in statistical quality control and customer satisfaction analyses.

W pracy przedstawiono rozszerzenie technik estymacji parametrów w uogólnionych rozkładach dwumianowych. Rozważane uogólnienia dotyczą kategoryzacji sukcesów. W niektórych przypadkach w analizie danych jakościowych rozważa się dychotomiczny charakter narzucającej się statystycznej zależności lub wielomianowej niezależności, ignorując istnienie naturalnych modeli zależności. Uogólniony w kontekście dwóch kategorii sukcesów rozkład dwumianowy, wprowadzony prze z Zenga (1968), określa naturalną strukturę liczby sukcesów dwóch kategorii w n niezależnych próbach. Zini rozszerzył kategoryzację sukcesów do trzech klas oraz podał właściwości rozszerzonego w ten sposób rozkładu dwumianowego. W artykule zaprezentowano problem sekwencyjnej estymacji parametrów uogólnionego rozkładu dwumianowego z wykorzystaniem podejścia bayesowskiego. Założenia dotyczące rozkładów a priori parametrów w rozkładzie dwumianowym uogólnionym oraz przyjęta a priori funkcja straty stanowiły bazę do konstrukcji reguły stopu dla estymacji sekwencyjnej parametrów uogólnionego do dwóch oraz trzech kategorii sukcesów rozkładu dwumianowego. Mając na uwadze fundamentalną zasadę niezależności między reguła stopu a techniką estymacji (Berger) prezentowana reguła stopu, posiadająca asymptotycznie optymalne właściwości jest adekwatna do określonego problemu nawet w przypadku uwzględniania kosztów wnioskowania i próbkowania. Omawiana reguła może być użyteczna w wielu obszarach zastosowań statystyki, np. w kontroli jakości lub analizie satysfakcji konsumentów.