Temat: estimation of distribution parameters

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Estimation of Nakagami distribution parameters in describing a fading radio-communication channel
Estymacja parametrów rozkładu Nakagamiego opisującego kanał z zanikami
Autorzy:: Noga, K.
Sudański, R.
Tematy:: radiocommunication fading channel
envelope probability distribution
estimation of distribution parameters
kanał radiokomunikacyjny z zanikami
rozkład prawdopodobieństwa obwiedni
estymacja parametrów rozkładu; Pokaż więcej
Wydawca:: Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/222887.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This article presents a review of issues related to the estimation of Nakagami distribution parameters. This distribution is often used for modeling transmission in a fading radio-communication channel, and in addition it well approximates other distributions.
W artykule przedstawiono estymatory rozkładu Nakagamiego. Rozkład ten jest często stosowany do modelowania transmisji w kanale radiokomunikacyjnym z zanikami, ponadto dobrze aproksymuje inne rozkłady.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Zmienne losowe o rozkładzie stabilnym i ich zastosowanie w matematyce finansowej
Random variables with stable distributions and their applications in financial mathematics
Autorzy:: Ciesielska, Anna
Opis:: The main theme of the work is to characterize the distribution of stable and provide practical applications in approximation financial data.Stable distribution has been proposed by Paul Levy while searching the general conditions of the Central Limit Theorem. He found a simple exceptions, namely the class of stable distributions. The first and most basic definition of a stable distribution of the random variable X is given by:a_1X_1 + a_2X_2 = aX + b, for each positive real numbers a_1, a_2 and any independent random variables X_1, X_2 the same distribution as a positive number X and the real number b depend a_1 and a_2.Another way to define a stable distribution is to provide its characteristic function, because except for three special cases of these distributions do not have the explicit form of the density function. However, it can be approximated by various numerical methods.The third equivalent working definition is based on the compositions of distributions. In the proof used are properties of convolution of probabilities and density. Chapter 1 provides a brief characterization of stable distributions by: presentation of three equivalent definitions, delineation explicit form of the density function and to show basic properties, which were subsequently proven by me. This section is located a key claim work together with proof of giving necessary and sufficient condition for it to have the distribution of the random variable is stable in terms of its characteristic function.Chapter 2 presents the method of characteristic function of the sample used to estimate stable distribution parameters. The presented theory is illustrated by examples created in a programming language Xplore, the outcome of which is accomplished through a call to the command of the files in a package program. Used quantlety are by A. Verona and S. Borak (STFstab01.xpl; STFstab02.xpl) and are stable in the library.Chapter 3 is an attempt to fit stable distributions to certain financial data. The resulting parameters are then compared to the matched Gaussian distribution. All calculations were performed on stable distributions using the system Xplore (STFstab06.xpl).
Głównym tematem pracy jest charakterystyka rozkładu stabilnego, a następnie przedstawienie praktycznych zastosowań w aproksymacji danych finansowych. Rozkład stabilny został zaproponowany przez Paula Levy’ego podczas poszukiwań ogólnych warunków obowiązywania Centralnego Twierdzenia Granicznego. Znalazł on proste wyjątki, a mianowicie klasy rozkładów stabilnych. Pierwsza i najbardziej podstawowa definicja rozkładu stabilnego zmiennej losowej X wyraża się wzorem:a_1X_1+a_2X_2=aX+b,dla każdych dodatnich liczb rzeczywistych a_1,a_2 oraz dowolnych niezależnych zmiennych losowych X_1, X_2 o tym samym rozkładzie co X. Liczba dodatnia a oraz liczba rzeczywista b, zależą od a_1 i a_2. Innym sposobem definiowania rozkładu stabilnego jest podanie jej funkcji charakterystycznej, gdyż poza trzema szczególnymi przypadkami rozkłady te nie mają jawnej postaci funkcji gęstości. Można ją jednak aproksymować rożnymi metodami numerycznymi. Trzecia równoważna definicja przedstawiona w pracy oparta jest o splot dystrybuant. W dowodzie wykorzystane zostały własności splotu prawdopodobieństw oraz gęstości. Rozdział 1 zawiera krótka charakterystykę rozkładów stabilnych poprzez: przedstawienie trzech równoważnych definicji, nakreślenia jawnych postaci funkcji gęstości oraz pokazania podstawowych własności, które następnie zostały przeze mnie udowodnione.W tym rozdziale znajduje sie także kluczowe twierdzenie pracy wraz z dowodem podające warunek konieczny i wystarczający na to by zmienna losowa posiadała rozkład stabilny w terminach jej funkcji charakterystycznej. W rozdziale 2 przedstawiono metodę próbkowej funkcji charakterystycznej używanej do estymowania parametrów rozkładu stabilnego. Przedstawiona teoria zobrazowana jest przykładami stworzonymi w języku programowania XploRe, których wynik otrzymuje sie poprzez wywołanie komend z plików znajdujących sie w pakiecie programu. Używane quantlety są autorstwa A. Werona i S. Boraka (STFstab01.xpl; STFstab02.xpl) i znajdują się w bibliotece stable. Rozdział 3 to próby dopasowania rozkładów stabilnych do pewnych danych finansowych. Uzyskane parametry zostały następnie porównywane z dopasowanym rozkładem gaussowskim. Wszystkie obliczenia dotyczące rozkładów stabilnych wykonano przy użyciu systemu XploRe (STFstab06.xpl).
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: A New Quasi Sujatha Distribution
Autorzy:: Shanker, Rama
Shukla, Kamlesh Kumar
Tematy:: Sujatha distribution
quasi Sujatha distribution
moments
reliability properties
stochastic ordering
stress-strength reliability
estimation of parameters
goodness of fit; Pokaż więcej
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1058938.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The aim of this paper is to introduce a new quasi Sujatha distribution (NQSD), of which the following are particular cases: the Sujatha distribution devised by Shanker (2016 a), the sizebiased Lindley distribution, and the exponential distribution. Its moments and momentsbased measures are derived and discussed. Statistical properties, including the hazard rate and mean residual life functions, stochastic ordering, mean deviations, Bonferroni and Lorenz curves and stress-strength reliability are also analysed. The method of moments and the method of maximum likelihood estimations is discussed for estimating parameters of the proposed distribution. A numerical example is presented to test its goodness of fit, which is then compared with other one-parameter and two-parameter lifetime distributions.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: A Two-Parameter Lindley Distribution
Autorzy:: Shanker, R.
Mishra, A.
Tematy:: Lindley distribution
moments
failure rate function
mean residual life function
stochastic ordering
estimation of parameters
goodness of fit; Pokaż więcej
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465861.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: A two-parameter Lindley distribution, of which the Lindley distribution (LD) is a particular case, has been introduced. Its moments, failure rate function, mean residual life function and stochastic orderings have been discussed. The maximum likelihood method and the method of moments have been discussed for estimating its parameters. The distribution has been fitted to some data-sets to test its goodness of fit.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Modelowanie osiowosymetrycznych rozkładów prędkości dla przewodów zamkniętych o kołowym przekroju poprzecznym
Modeling of ax symmetrical velocity distributions for closed conduits with circular cross section
Autorzy:: Nawrat, P.
Waluś, S.
Tematy:: rozkład prędkości
modele rozkładów prędkości
estymacja parametrów modelu
velocity distribution
models of velocity distributions
estimation of model parameters; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/155745.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Praca dotyczy modelowania rozkładów prędkości płynów w rurociągach. Przedstawiono rozkład prędkości wody w rurociągu o średnicy 1200 mm i profil prędkości powietrza w rurociągu o średnicy 100 mm. W pewnych warunkach lepszy jest model Krzyżanowskiego, niż powszechnie używany w podręcznikach model Prandtla. Zaproponowano trzy nowe modele: Walusia, Dąbrowskiego-Walusia i Nawrata. Okazało się, że najlepsze dopasowanie uzyskuje się dla dwóch ostatnich.
The paper concerns of modeling of velocity distribution in pipe with various formulas, in purpose to achieve the best accordance with measuring data. This modeling is very important for estimation of calibration factor for sampling flow meters ([1, 7, 9]). The example of velocity distribution of water in 1200 mm pipe diameter (Fig. 1) and the profile of velocity of air for 100 mm pipe (Fig. 2) are introduced. The analysis of Prandtl model (2) was made, and it became to real that this model is not good enough for turbulent flow. In some conditions the Krzyżanowski formulae (3) is better. In the Figs 3 and 4 the results of Prandtl model’s parameters estimation are introduced. In the Fig. 5 the results for Dąbrowski-Waluś model are presented. The conditions for mathematical models describing the velocity distributions are formulated in Chapter 4, and are proposed some new models: Waluś (4), Dabrowski-Waluś (5) and Nawrat (6). Nine criterions of evaluating of model are presented, and in Table 1 their values of are given for Krzyżanowski model (3), Nawrat model (6) and for measurement data in the pipe of 100 mm (with probe without of blockage effect). Taking into account all of these criterions, the best fitting was achieved for Dabrowski-Walus model (5) and for Nawrat model (6). Results achieved in this paper shows, that there is the need for better estimation of velocity distribution model.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "estimation of distribution parameters" wg kryterium: Temat