Odhadování parametrů gama rozdělení
Parameter estimation of gamma distribution
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/100052Identifiers
Study Information System: 194946
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Hlávka, Zdeněk
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
27. 6. 2018
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
gamma rozdělení, zobecněné gamma rozdělení, odhadování parametrů, metoda maximální věrohodnostiKeywords (English)
gamma distribution, generalized gamma distribution, parameter estimation, maximum likelihood estimationJe známo, že maximálně věrohodné odhady obou parametrů gamma rozdělení nemají explicitní vyjádření. Gamma rozdělení je speciálním případem zobecně- ného gamma rozdělení, které obsahuje tři parametry. Dvě ze tří věrohodnostních rovnic zobecněného gamma rozdělení lze použít jako odhadovací rovnice pro pa- rametry gamma rozdělení, z nichž lze explicitně vyjádřit odhady neznámých pa- rametrů. Intuitivně by se nové odhady vyjádřené z věrohodnostních rovnic měly nacházet velmi blízko maximálně věrohodným odhadům. Práce tuto domněnku upevňuje na základě asymptotického chování nových odhadů. Kromě toho lze explicitní vyjádření upravit tak, aby byly nové odhady nestranné. 1
It is well-known that maximum likelihood (ML) estimators of the two parame- ters in a Gamma distribution do not have closed forms. The Gamma distribution is a special case of a generalized Gamma distribution. Two of the three likeli- hood equations of the generalized Gamma distribution can be used as estimating equations for the Gamma distribution, based on which simple closed-form estima- tors for the two Gamma parameters are available. Intuitively, performance of the new estimators based on likelihood equations should be close to the ML estima- tors. The study consolidates this conjecture by establishing the asymptotic beha- viours of the new estimators. In addition, the closed-forms enable bias-corrections to these estimators. 1