基于矩思想的Gamma分布形狀參數估計

陳　超， 孟昭為， 陳　群

(1.山東理工大學 理學院， 山東淄博 255049；

2.山東理工大學 電氣與電子工程學院， 山東 淄博 255049)

基于矩思想的Gamma分布形狀參數估計

陳超1， 孟昭為1， 陳群2

(1.山東理工大學 理學院， 山東淄博 255049；

2.山東理工大學 電氣與電子工程學院， 山東 淄博 255049)

摘要：Gamma分布的參數估計問題在數學中占有非常重要的地位.通過運用矩思想成功地對Gamma分布的形狀參數進行了估計，并對所構建的估計量的性質進行了理論分析.

關鍵詞：伽馬分布; 矩思想; 參數估計量

參數估計作為Gamma分布研究的核心問題,是長期以來制約它們實際應用的主要技術瓶頸,倍受各國學者關注.Frery等人在提出Gamma分布的同時也指出該分布的參數估計存在困難. 為了尋找一種較好的參數估計方法，多年來國內外學者進行了大量的探索和研究.1924年，美國學者福斯特采用傳統的矩法估計參數，但此后他認識到矩法估計誤差太大.1946年，前蘇聯數學家克里茨基，閔凱里采用最小模比公式進行了參數估計，但由于總體最小模比系數無法確定，導致結果出現了嚴重偏差. 1960年，前蘇聯學者阿列克謝夫推薦用三點法估計Gamma分布參數，但該法同樣受到個別觀測誤差的巨大影響，缺乏平差功能.2001年，臺灣清華大學教授TEA-YUAN HWANG利用樣本變異系數的獨立性對參數進行了矩法估計，使估計精度進一步提高.本文通過運用矩思想，把參數估計問題轉化為求解方程的形式，以期方便地解決原問題.

1參數估計的基本原理

設X1,…,Xn為Gamma分布密度函數的獨立同分布隨機變量,其密度函數為

其中，α>0是形狀參數，λ>0是尺度參數，且α和λ是未知的.

隨機變量X的k階矩為

則

可以得到

利用矩估計的思想[1]，很容易得到如下方程：

(1)

2一致性和漸近正態性

其中C為常數.

證明把(1)式改寫為

(2)

令

θ1(t)=EXt

θ2(t)=EXt+2

令

g(x,y,z)=xy-z

g(t)=g(θ1(t)，θ2(t),θ3(t))

則

g(t)|t=α=g(θ1(α),θ2(α),θ3(α))=0

由文獻[3]可得

所以

同樣，可以得到

因此

(3)

由于g′(t)是連續的，那么存在一個正數δ使得

g′(t)>0,t∈[α-δ,α+δ]

由于g(α)=0,g(α-δ)<0,g(α+δ)>0,可以得到

根據g(x,y,z)的連續性，當n足夠大時，可得

定理1證畢.

通過文獻[5]以及定理1的證明可知，當n足夠大時，可以得到

注意到:

由文獻[6]可知

因此，當n→∞時,

定理2證畢.

其中

3結束語

本文利用矩思想提出了求解Gamma分布參數估計的新方法.首先通過樣本矩估計總體矩得到了形狀參數α的估計量，并證明了其存在的唯一性.同時證明了所構建的估計量的一致性和漸近正態性，進一步驗證了此種方法的合理性.利用這種方法可以將此類問題簡單化.

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[6]WeerahandiS.Exactstatisticalmethodsfordataanalysis[J]BiometricalJournal, 2006,48, 149-156.

(編輯：郝秀清)

收稿日期：2014-05-22

作者簡介：陳超，男，chenchao881014@126.com； 通信作者：孟昭為，男，mengzw@sdut.edu.cn

文章編號：1672-6197(2015)01-0032-03

中圖分類號：O213

文獻標志碼：A

Estimating the shape parameter of
gamma distribution based on the moment thought

CHEN Chao1, MENG Zhao-wei1， CHEN Qun2

(1.School of Science, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China;

2.School of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China)

Abstract:The problem of parameter estimation with gamma distribution occupied a very important position in mathematics.In this paper, a new method to estimate the shape parameterwas given by using Gamma distribution moment nature. Moreover,the properties of the proposed estimator here werediscussed theoretically.

Key words:Gamma distribution; moment thought; parameter estimator