Estimation of the parameters of the logistic distribution
Logistic 分布参数的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要使用分位数估计分布参数，未研究分位数效应，也未涉及 Logistic 离散选择模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
Logistic 分布参数的估计
- 研究问题
- 如何通过样本分位数或次序统计量估计 Logistic 分布参数，并选择分位数间距及比较不同线性估计量的效率？
- 方法与思路
- 作者研究三类估计方法，求取基于样本分位数的最佳线性无偏估计量，并讨论次序统计量线性估计的相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文得到分位数型最佳线性无偏估计量，讨论最优分位数间距，并比较既有线性估计量的相对效率。
- 阅读关注点
- 应核对分布参数化、线性无偏约束、最优间距的确定方式，以及相对效率采用的基准、样本量和计算方法。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；估计公式和效率数值未说明，Logistic 分布估计不能等同于离散选择模型。
原文摘要
Three different methods of estimation are studied for estimating the parameters of the logistic distribution. The best linear unbiased estimators based on sample quantiles proposed by Ogawa (1951) are obtained and the determination of the optimum spacing of the sample quantiles is discussed. Estimators proposed by Blom (1958) and Jung (1955), which are linear functions of order statistics, are discussed together with the relative efficiencies of them estimators with respect to the corresponding best linear unbiased estimators of Lloyd (1952).