Frank's family of bivariate distributions
Frank 二元分布族AI 解读 ↓
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Frank 二元分布族
- 研究问题
- 如何构造边际分布任意、能够表达不同依赖程度的二元分布族，并估计其中的关联参数及比较估计方法的小样本表现？
- 方法与思路
- 作者考察一类具有随机序与似然比依赖性质的二元分布，提出三种关联参数的非参数估计量，并用 Monte Carlo 与极大似然估计比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该分布类可构造包含 Fréchet 界及独立分布的二元分布族，同时提供三种非参数关联估计方法和小样本比较。
- 阅读关注点
- 应核对分布族的参数范围、边界分布的具体含义、随机序与依赖性质的条件，以及非参数估计与极大似然比较时使用的边际设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，未给出估计量公式或模拟结果，无法判断哪种估计方法更好，也不能推断刊本变化。
原文摘要
This paper examines the properties of a new class of bivariate distributions whose members are stochastically ordered and likelihood ratio dependent. The proposed class can be used to construct bivariate families of distributions whose marginals are arbitrary and which include the Fréchet bounds as well as the distribution corresponding to independent variables. Three nonparametric estimators of the association parameter are suggested and Monte Carlo experiments are used to compare their small-sample behaviour to that of the maximum likelihood estimate.