Simple Linear Estimation of the Parameters of the Logistic Distribution from a Complete or Censored Sample
完整或删失样本下 Logistic 分布参数的简单线性估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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完整或删失样本下 Logistic 分布参数的简单线性估计
- 研究问题
- 如何在完整或删失样本下，以计算形式简单的线性无偏估计量估计 Logistic 分布的位置与尺度，同时保持较高相对效率？
- 方法与思路
- 作者在完整样本中采用截尾均值估计位置，以经偏差修正的样本中位数绝对偏差均值估计尺度，并将形式用于温莎化删失样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提线性无偏估计量相对最佳线性无偏估计量保持较高效率，并涵盖完整样本、对称删失及上侧单边删失情形。
- 阅读关注点
- 应核对截尾与温莎化的具体安排、尺度偏差修正系数，以及无偏性和相对效率结论分别适用于哪些样本及删失方案。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体效率数值和删失比例未说明，Logistic 分布参数估计也不等同于离散选择模型。
原文摘要
Linear unbiased estimators which maintain high efficiency relative to the best linear unbiased estimators are proposed for the parameters of the logistic distribution. In the complete sample case, the estimators of location and scale are, respectively, a trimmed mean and the mean deviation about the sample median with an adjustment for bias. The same computational forms are applied to a Windsorized sample in the cases of symmetric and upper one-sided censoring.